德睿智藥是一家運(yùn)用AI技術(shù)驅(qū)動(dòng)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(dòng)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(shí)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(shí)現(xiàn)的，德睿團(tuán)隊(duì)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(diǎn)的相關(guān)技術(shù)正處于突破的臨界點(diǎn)，人工智能技術(shù)為加速創(chuàng)新藥物及難成藥靶點(diǎn)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(dòng)力學(xué)等相關(guān)技術(shù)需要強(qiáng)勁的算力支持。使用普通的主流顯卡進(jìn)行一次模擬往往需要長達(dá)一周的時(shí)間，但通過NVIDIA A100 Tensor Core GPU搭建高性能分布式計(jì)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(qiáng)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(tuán)隊(duì)使用多臺GPU服務(wù)器組成集群，用Kubernetes配合NVIDIA-docker實(shí)現(xiàn)容器化模型的彈性編排和資源分配，把任務(wù)動(dòng)態(tài)分散到多臺服務(wù)器上，利用A100 GPU的強(qiáng)大算力和超大顯存實(shí)現(xiàn)大規(guī)模并行計(jì)算，大大縮短了原本計(jì)算所需時(shí)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(jià)格的硬件環(huán)境下，團(tuán)隊(duì)通過該平臺流程進(jìn)行計(jì)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(xiàng)環(huán)節(jié)多、時(shí)間長、風(fēng)險(xiǎn)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(jì)的缺陷。德睿智藥團(tuán)隊(duì)將以此為切入點(diǎn)，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(jì)/生成、虛擬篩選、分子動(dòng)力學(xué)模擬等任務(wù)上效率大大提高。”

編輯：jq