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NVIDIA A100 GPU助力德睿智藥加速創(chuàng)新藥物研發(fā)

NVIDIA英偉達企業(yè)解決方案 ? 來源:NVIDIA英偉達中國 ? 作者:NVIDIA英偉達中國 ? 2021-09-17 09:33 ? 次閱讀
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德睿智藥是一家運用AI技術(shù)驅(qū)動藥物研發(fā)的科技公司,其自研的一站式AI藥物研發(fā)平臺Molecule Pro、分子動力學(xué)平臺MoleculeDance可為小分子藥物臨床前開發(fā)大幅節(jié)省研發(fā)時間及成本。德睿智藥的部分AI解決方案是通過使用NVIDIA A100 GPU實現(xiàn)的,德睿團隊的研發(fā)效率也得以大幅提升。

GPU提速算法訓(xùn)練速度數(shù)十倍以上

目前針對難成藥靶點的相關(guān)技術(shù)正處于突破的臨界點,人工智能技術(shù)為加速創(chuàng)新藥物及難成藥靶點的藥物開發(fā)帶來了新的可能。例如AlphaFold2通過人工智能從一維序列信息推演蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)證明了人工智能等相關(guān)算法可以攻克傳統(tǒng)技術(shù)難以解決的問題。

德睿智藥自主研發(fā)的Molecule Pro平臺中AI分子生成,虛擬篩選和分子動力學(xué)等相關(guān)技術(shù)需要強勁的算力支持。使用普通的主流顯卡進行一次模擬往往需要長達一周的時間,但通過NVIDIA A100 Tensor Core GPU搭建高性能分布式計算平臺,不僅可以快速處理數(shù)十億級別海量藥物化學(xué)信息,而且借助其強大算力,相關(guān)模型訓(xùn)練速度可以提升10倍以上。

為了更大限度地利用GPU算力資源,德睿團隊使用多臺GPU服務(wù)器組成集群,用Kubernetes配合NVIDIA-docker實現(xiàn)容器化模型的彈性編排和資源分配,把任務(wù)動態(tài)分散到多臺服務(wù)器上,利用A100 GPU的強大算力和超大顯存實現(xiàn)大規(guī)模并行計算,大大縮短了原本計算所需時間。

采用算法結(jié)合NVIDIA A100 GPU平臺可以從億量級化合物庫、蛋白質(zhì)庫及結(jié)合數(shù)據(jù)庫中快速尋找出潛在規(guī)律。同樣價格的硬件環(huán)境下,團隊通過該平臺流程進行計算的速度比傳統(tǒng)流程快60%以上。

助力企業(yè)大幅提升藥物開發(fā)效率

新藥研發(fā)是一項環(huán)節(jié)多、時間長、風(fēng)險高的系統(tǒng)性工程。早期藥物發(fā)現(xiàn)花銷占新藥研發(fā)成本和綜合周期的1/3,且大部分臨床階段的失敗源自于臨床前分子設(shè)計的缺陷。德睿智藥團隊將以此為切入點,依托AI輔助藥物研發(fā)技術(shù),借助NVIDIA GPU的加速,致力于打造領(lǐng)先的AI生物醫(yī)藥引擎,聚焦臨床前藥物研發(fā)。

德睿智藥創(chuàng)始人兼CEO牛張明表示,“我們高興地看到:通過使用NVIDIA A100 GPU讓我們在AI分子設(shè)計/生成、虛擬篩選、分子動力學(xué)模擬等任務(wù)上效率大大提高?!?/p>

編輯:jq

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原文標題:初創(chuàng)加速 | GPU助力德睿智藥加速創(chuàng)新藥物研發(fā)

文章出處:【微信號:NVIDIA-Enterprise,微信公眾號:NVIDIA英偉達企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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