案例簡介

? 本案例中通過 NVIDIA DGX A100 80GB 和 NVIDIA 網絡交換機，百圖生科構建了獨特的生物計算引擎，建立高質量、高效率的靶點篩查和藥物設計，從而構建藥物研發平臺。從海量生物數據與信息中抽取知識，繪制 “BioMap” ，將創新藥物研發的 “大海撈針” 變為 “按圖索驥” 。

? 本案例主要應用到 DGX A100 80GB； NVIDIA 網絡交換機。

? 本案例中， NVIDIA 精英級合作伙伴信弘智能助力百圖生科部署了高效的 AI 計算平臺。

客戶簡介及應用背景

百圖生科（BioMap）是一家生物計算驅動的生命科學平臺公司，致力于將先進 AI 技術與前沿生物技術相結合，構建獨特的靶點挖掘及藥物設計能力，開發創新的藥物和診斷產品。

利用生物計算引擎，加速對復雜疾病機理的發現進程，從而提升生命科學研發的效率。

百圖生科基于 NVIDIA DGX A100 80GB 和自身龐大的計算能力，構建獨特的生物計算引擎，提高了計算密度、性能和靈活性。

客戶挑戰

為了開發和整合多種先進的 AI 算法，芯片，傳感器，多組學分析，類器官模擬等技術，構建獨特的生物計算引擎，建立高質量、高效率的靶點篩查和藥物設計能力，構建基于高維度多組學、高通量干濕試驗閉環、高精準抗體設計、高性能生物計算平臺能力，百圖生科希望利用生物計算引擎，構建強大的 AI 技術及計算平臺和前沿生物技術平臺，希望開發針對生物計算需求的超級計算集群、高性能蛋白質計算芯片、高性能圖數據庫、高等級的數據安全與隱私計算引擎，支撐 EB 級別的海量數據存儲計算需求，比如超大規模的蛋白質預訓練模型、圖神經網絡靶點分析、蛋白質結構預測和模擬。通過強大的算力服務器支持，可以幫助實現快速解決更龐大、更復雜的數據科學問題，更好地建立生物計算引擎和強大的 AI 技術及計算平臺。

應用方案

基于以上挑戰，百圖生科采用了 NVIDIA DGX A100 80GB，將深度學習訓練、推理和分析整合至一個易于部署的統一 AI 基礎架構中，擁有一個更簡單快捷的解決人工智能的方法。

百圖生科參考了 DGX A100 的標準架構和網絡互聯建議，決定按標準建議進行網絡改造，采用了NVIDIA 網絡交換機，其中將 NVIDIA InfiniBand QM 8700 做計算互聯， NVIDIA Ethernet MSN3700 做存儲和管理網絡，可以讓整個集群全線速計算，提高跨節點使用效率。

使用效果及影響

當前生物醫藥行業普遍面臨一個非常嚴峻的問題，即“雙十定律”，具體來說就是一款新藥從研發到上市，平均需要 10 年時間和 10 億美元的投入，且成功率不足 10%。越來越多的醫藥企業在尋求如何利用人工智能技術提高行業的運行效率。

當前基因技術的發展已經進入到數據爆發式增長的階段，隨著更多組學數據的不斷積累，包括血液、組織、器官等宏觀系統的連續觀測數據的結構化都在逐漸成熟之中；人工智能新的算法應用也涉及到了很多領域，如無人駕駛、人臉識別、復雜的知識圖譜構建等；成熟的云計算服務也在為各行各業的轉型發展提供強大的算力支持， AI 技術賦能生物制藥行業加快發展的基本條件都已具備。 “作為生物計算引擎驅動的創新藥物研發平臺，借助 NVIDIA AI 計算平臺。在蛋白質結構預測、親和力預測等場景， NVIDIA DGX A100 相比其他硬件解決方案計算性能提升了 10-20 倍。百圖生科將更高效地利用前沿生物技術 + AI，解決生命科學行業的高價值問題，攜手行業伙伴打造創新藥物管線，助力人類健康事業發展。” 百圖生科副總裁周達表示。