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GPU助力德睿智药加速创新药物研发 – NVIDIA 中国官方博客
2021年8月，德睿智药获邀加入由全球GPU（图形处理器）巨头、人工智能计算的行业领袖——NVIDIA(英伟达)发起的“英伟达初创加速计划NVIDIA Inception”。
NVIDIA（英伟达）在1999年发明的GPU激发了PC游戏市场的增长，重新定义了现代计算机显卡，并且对并行计算进行了革新。最近，通过将GPU作为可以感知和理解世界的计算机、机器人乃至自动驾驶汽车的大脑，GPU深度学习再度点燃了全新的计算时代——现代人工智能。
以下内容转发自NVIDIA
GPU提速算法训练速度数十倍以上
目前针对难成药靶点的相关技术正处于突破的临界点，人工智能技术为加速创新药物及难成药靶点的药物开发带来了新的可能。例如AlphaFold2通过人工智能从一维序列信息推演蛋白质的三维结构证明了人工智能等相关算法可以攻克传统技术难以解决的问题。
德睿智药自主研发的Molecule Pro™️平台中AI分子生成，虚拟筛选和分子动力学等相关技术需要强劲的算力支持。使用普通的主流显卡进行一次模拟往往需要长达一周的时间，但通过NVIDIA A100 Tensor Core GPU搭建高性能分布式计算平台，不仅可以快速处理数十亿级别海量药物化学信息，而且借助其强大算力，相关模型训练速度可以提升10倍以上。
为了更大限度地利用GPU算力资源，德睿团队使用多台GPU服务器组成集群，用Kubernetes配合NVIDIA-docker实现容器化模型的弹性编排和资源分配，把任务动态分散到多台服务器上，利用A100 GPU的强大算力和超大显存实现大规模并行计算，大大缩短了原本计算所需时间。采用算法结合NVIDIA A100 GPU平台可以从亿量级化合物库、蛋白质库及结合数据库中快速寻找出潜在规律。同样价格的硬件环境下，团队通过该平台流程进行计算的速度比传统流程快60%以上。
助力企业大幅提升药物开发效率
新药研发是一项环节多、时间长、风险高的系统性工程。早期药物发现花销占新药研发成本和综合周期的1/3，且大部分临床阶段的失败源自于临床前分子设计的缺陷。德睿智药团队将以此为切入点，依托AI辅助药物研发技术，借助NVIDIA GPU的加速，致力于打造领先的AI生物医药引擎，聚焦临床前药物研发。
德睿智药创始人兼CEO牛张明表示，“我们高兴地看到：通过使用NVIDIA A100 GPU让我们在AI分子设计/生成、虚拟筛选、分子动力学模拟等任务上效率大大提高。”