基于NVIDIA DGX A100 80GB的生物计算引擎

百图生科(BioMap)是一家生物计算驱动的生命科学平台公司，致力于将先进 AI 技术与前沿生物技术相结合，构建独特的靶点挖掘及药物设计能力，开发创新的药物和诊断产品。

利用生物计算引擎，加速对复杂疾病机理的发现进程，从而提升生命科学研发的效率。

百图生科基于 NVIDIA DGX A100 80GB 和自身庞大的计算能力，构建独特的生物计算引擎，提高了计算密度、性能和灵活性。

亟需优化网络环境，解决数据科学问题

为了开发和整合多种先进的 AI 算法，芯片，传感器，多组学分析，类器官模拟等技术，构建独特的生物计算引擎，建立高质量、高效率的靶点筛查和药物设计能力，构建基于高维度多组学、高通量干湿试验闭环、高精准抗体设计、高性能生物计算平台能力，百图生科希望利用生物计算引擎，构建强大的 AI 技术及计算平台和前沿生物技术平台，希望开发针对生物计算需求的超级计算集群、高性能蛋白质计算芯片、高性能图数据库、高等级的数据安全与隐私计算引擎，支撑 EB 级别的海量数据存储计算需求，比如超大规模的蛋白质预训练模型、图神经网络靶点分析、蛋白质结构预测和模拟。通过强大的算力服务器支持，可以帮助实现快速解决更庞大、更复杂的数据科学问题，更好地建立生物计算引擎和强大的 AI 技术及计算平台。

网络改造，提高跨节点使用效率

基于以上挑战，百图生科采用了 NVIDIA DGX A100 80GB，将深度学习训练、推理和分析整合至一个易于部署的统一 AI 基础架构中，拥有一个更简单快捷的解决人工智能的方法。

百图生科参考了 DGX A100 的标准架构和网络互联建议，决定按标准建议进行网络改造，采用了 NVIDIA 网络交换机，其中将 NVIDIA InfiniBand QM 8700 做计算互联，NVIDIA Ethernet MSN3700 做存储和管理网络，可以让整个集群全线速计算，提高跨节点使用效率。

更高效利用前沿生物技术与 AI

当前生物医药行业普遍面临一个非常严峻的问题，即“双十定律”，具体来说就是一款新药从研发到上市，平均需要 10 年时间和 10 亿美元的投入，且成功率不足 10%。越来越多的医药企业在寻求如何利用人工智能技术提高行业的运行效率。

当前基因技术的发展已经进入到数据爆发式增长的阶段，随着更多组学数据的不断积累，包括血液、组织、器官等宏观系统的连续观测数据的结构化都在逐渐成熟之中;人工智能新的算法应用也涉及到了很多领域，如无人驾驶、人脸识别、复杂的知识图谱构建等;成熟的云计算服务也在为各行各业的转型发展提供强大的算力支持，AI 技术赋能生物制药行业加快发展的基本条件都已具备。

“作为生物计算引擎驱动的创新药物研发平台，借助 NVIDIA AI 计算平台，在蛋白质结构预测、亲和力预测等场景，NVIDIA DGX A100 相比其他硬件解决方案计算性能提升了 10-20 倍。百图生科将更高效地利用前沿生物技术 + AI，解决生命科学行业的高价值问题，携手行业伙伴打造创新药物管线，助力人类健康事业发展。”百图生科副总裁周达表示。

本案例中，NVIDIA 精英级合作伙伴信弘智能助力百图生科部署了高效的 AI 计算平台。点击“阅读原文”详细了解 AI 基础架构的通用系统 NVIDIA DGX A100。

原文标题：NVIDIA DGX A100 助力百图生科构建独特的生物计算引擎

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审核编辑：汤梓红