制藥和生物科技企業現在可以通過 Amazon SageMaker 和 AWS ParallelCluster 訪問包括 NVIDIA BioNeMo 在內的 NVIDIA Clara 醫療套件。該套件即將在亞馬遜云科技（AWS）上的 NVIDIA DGX 云上提供。

制藥和科技生物頭部企業的研究與開發人員現在可以通過亞馬遜云科技（ Amazon Web Services，AWS）輕松部署 NVIDIA Clara 軟件和服務，以加快醫療研究進程。

這項計劃于太平洋時間 11 月 28 日在亞馬遜云科技 re:Invent 上公布，讓使用 AWS 云資源的醫療和生命科學開發人員能夠靈活地集成 NVIDIA 加速的產品，比如用于藥物發現的生成式 AI 平臺 NVIDIA BioNeMo 等。該平臺即將登陸亞馬遜云科技上的 NVIDIA DGX 云，目前可通過高性能計算集群管理工具 AWS ParallelCluster 及 Amazon SageMaker 機器學習服務使用。

全球數千家醫療和生命科學企業已采用 AWS。現在，他們將能夠訪問 NVIDIA BioNeMo，使用專有數據構建或自定義數字生物學基礎模型，并通過運行在 AWS 上 的 NVIDIA GPU 加速的云服務器提升模型訓練和部署規模。

許多 AWS 用戶已采用 BioNeMo 來開展由生成式 AI 加速的藥物研發，包括 Alchemab Therapeutics、Basecamp Research、Character Biosciences、Evozyne、Etcembly 和 LabGenius 等生物科技創新企業。此次合作為他們提供了更多快速擴展云計算資源的方式，以開發基于生物分子數據訓練而成的生成式 AI 模型。

此次宣布的計劃擴展了 NVIDIA 目前在 AWS 上提供的醫療產品——用于醫學影像工作流的 NVIDIA MONAI 和用于加速基因組學的 NVIDIA Parabricks。

AWS 的新成員：NVIDIA BioNeMo

助力用于藥物研發的生成式 AI 發展

BioNeMo 是一個適用于特定領域的數字生物學生成式 AI 框架。該框架包含預訓練的大語言模型（LLM）、數據加載器以及優化的訓練方案，通過加快目標識別、蛋白質結構預測和候選藥物篩選，能夠助推計算機輔助藥物研發的發展。

借助 BioNeMo，藥物發現團隊可以使用其專有數據來建立或優化模型，并在云端高性能計算集群上運行這些模型。

其中，ESM-2 模型（一個支持蛋白質結構預測的強大 LLM）在 256 顆 NVIDIA Tensor Core GPU 上實現了近似線性的擴展。研究人員可以擴展到 512 顆 NVIDIA GPU 并在幾天之內完成訓練，而不是一個月，后者是最初的論文中公布的訓練用時。

開發人員能夠使用 6.5 億或 30 億參數的檢查點大規模訓練 ESM-2。此外，BioNeMo 訓練框架支持的 AI 模型還包括小分子生成模型 MegaMolBART 和蛋白質序列生成模型 ProT5。

BioNeMo 的預訓練模型和優化的訓練方案（可通過 AWS ParallelCluster 和 Amazon ECS 等自管理服務以及 NVIDIA DGX 云和 Amazon SageMaker 提供的集成管理服務獲得）能夠幫助研發團隊建立基礎模型，從而探索更多候選藥物、優化濕實驗室實驗，并更快找到有前景的臨床候選藥物。

用于醫學影像和基因組學的

NVIDIA Clara 登陸 AWS

由 NVIDIA 參與創立并提供企業級支持的 MONAI 項目旨在為醫學影像工作流提供支持，其下載量已超過 180 萬次，并可在 AWS 上部署。開發人員可以使用存儲在 AWS 云資源上的專有醫療數據集來快速注釋和構建醫學影像 AI 模型。

這些模型通過在 NVIDIA GPU 驅動的亞馬遜 EC2 實例上進行訓練，可用于交互式注釋和微調以完成分割、分類、配準和檢測等醫學影像任務。開發人員還可以利用 MONAI 提供的 MRI 影像來合成模型增強訓練數據集。

為加快整個基因組學管道，Parabricks 可以在 15 分鐘左右的時間內完成整個人類基因組的變異檢測，而僅使用 CPU 系統完成這項工作則需要一天的時間。在亞馬遜云科技上，開發人員可以快速擴展，以實現在多個 GPU 節點上處理大量基因組數據。

AWS HealthOmics 上已經有十多個 Parabricks 工作流可作為 Ready2Run 工作流使用，使客戶能夠輕松運行預構建的管道。

即刻使用 NVIDIA Clara on AWS（https://aws.amazon.com/nvidia/hcls/）來加速用于藥物研發、基因組學和醫學影像的 AI 工作流。

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