降低AI for Science门槛，实现生命科学领域新突破( 二 )
这一软件级调优 ， 经先在预处理阶段对模型进行高通量优化 ， 然后将模型迁移到PyTorch框架 ， 接着再在PyTorch版本上进行细节上的推理优化 ， 最后给予TB级内存支持 ， 即可实现更优的加速效果 。
经由上述基于至强?可扩展平台对AlphaFold2实施的端到端优化 ， 对于一个含有765氨基酸的蛋白质测试样例 ， 采用CPU 64个物理核并发模式 ， 支持了最高3.2TB的内存消耗 ， 测试通量从未经任何优化的4.56序列/天提升105.35序列/天 ， 效率提升达23.11倍；且如果在单节点上配备最高8TB内存 ， 就可以支持完成高于10000氨基酸序列长度下蛋白结构的预测 ， 为人工智能在药物研发等领域的广泛应用展现了无限可能 。
在国际学术期刊《Science》联合英特尔推出的《架构师成长计划》课程中 ， 晶泰科技的首席研发专家杨明俊博士这样谈到：“以AlphaFold2为代表的研究成果 ， 被认为是开拓了科学研究的第四范式 ， 就是基于大量的数据 ， 然后采用以深度神经网络为代表的模型 ， 给出对问题的一个解答 。 蛋白质结构预测曾经被认为是不可能完成的一件事情 ， 如今被AI算法实现 ， 这标志着AI在生物医药领域的进展迈入了一个全新的领域和阶段 。 ”
《“十四五”生物经济发展规划》明确把加快发展高通量基因测序技术 ， 作为开展前沿生物技术创新的重要手段；支持采用人工智能等信息技术 ， 实现药物产业的精准化研制 ， 进而通过生物技术与信息技术融合更好惠民 。
【降低AI for Science门槛，实现生命科学领域新突破】相信在这一进程中 ， 英特尔的架构优势也能物其尽用 ， 其软硬兼施对AlphaFold2生物信息测序效率实现端到端优化 ， 并使其具备更高适用性的生动实践 ， 展现了人工智能与科学研究的相互融合 ， 并为人类在前沿科学领域的未来发展带来了广阔的想象空间 。 通过不断地范式创新成果树立新的“AI for Science”里程碑 ， 以创造更美好的未来！
推荐阅读
- 小鹿确定回归，FOREVER成为队伍累赘，旺仔交易或已经完成
- 人类体温持续降低，可能已经停止进化，都是一夫一妻惹的祸？
- 非洲“Africa for Africans”活动将于本周在亚的斯亚贝巴举办
- 美国CDC真实世界数据研究：Paxlovid与成人COVID-19住院率降低有关
- 科学家发现：37℃不再是人体标准体温！体温降低对人类有何影响
- 科普原版动画《科学小子席德Sid the Science Kid》中文版+英文版，在家轻松给孩子做科学启蒙！
- 梦幻西游：牧场调整使单开的收益打了八五折，投入降低但可能断窝
- 尼克斯火箭交易谈判中，戈登不满火箭斯通或降低要价送走！
- AI for Science的上半场：人工智能如何重新定义科学研究新范式？
- 拯救脱发新思路！《Science》子刊：毛干生成率近100%