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GPU助力燧坤智能新药研发 提速药物筛选流程数十倍

作者: 宁晨 2020-12-02 11:52
NVIDIA
https://www.nvidia.cn/industries/healthcare-life-sciences/?ncid=pa-so-othe-522991-vt12
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2019-01-01
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燧坤智能采用NVIDIA GPU,显著提升新药研发平台AI4D™的计算效率、计算精度、模型训练速度,整个药物分子筛选流程提升了数十倍,满足了处理海量数据的需求。


燧坤智能是新一代的机器学习+生物技术初创公司,致力于通过自主搭建AI平台万倍提升研发药物效率及成功率。目前,燧坤智能已同近20家国内外知名药企、上市公司、三甲医院、政府机构和科研院所建立合作,共同开发新药及AI模型。


超大规模药物数据成为新药研发瓶颈


新药研发的成功率极低,且研发投入巨大。药物分子的活性、类药性、成药性对于最终成功完成临床实验并获批上市至关重要。如果能够在药物发现的早期准确预测上述属性,便可以提高后期研发成功率。


药物大数据的数据规模动辄以十万甚至百万计。基于超大规模数据的AI算法开发和应用,对算力提出了巨大的挑战。通常,CPU计算平台存在速度慢的问题,典型的深度学习模型训练需要超过千万次的迭代和参数更新,将耗费大量的时间。GPU在深度学习领域的应用加速了AI的发展。与CPU计算平台相比,使用GPU加速后,深度学习模型训练单次迭代时间能从数十分钟降低到几秒极大地提高了AI算法开发的效率,降低了开发周期,节约开发成本。


GPU助力计算效率、计算精度、

模型训练速度全方位提升


燧坤智能研发的AI4D™线上服务平台采用了NVIDIA V100 Tensor Core GPU。借助NVIDIA GPU加速计算,AI4D™的计算效率、计算精度、模型训练速度等方面得到显著提升。与仅使用CPU的系统相比,其实际应用程序的吞吐量提升了10倍,大幅提高了训练模型的效率。与早期硬件相比,GPU的参与让双精度提升了10倍。同时,通过减少服务器数量,大幅降低数据中心成本。


海量大规模数据处理:在文献信息挖掘过程中,需要对超过百万数量的文献文本进行处理。通过GPU加速,能在几分钟内完成全数据库的关系抽取查询,速度提升超过10倍,显著提高查询效率。


深度学习模型高效训练:深度学习模型训练速度较CPU提升了100倍以上在相同的时间内允许更多次数的迭代,极大地降低了时间成本,有效地缩短了开发周期,提高了开发效率。


生物大分子优化设计:生物大分子的优化空间呈指数增长,常规的优化需要耗费大量的计算资源。基于GPU平台开发的优化算法,利用GPU加速和多卡并行的策略,缩短了单次搜索所需时间,提高了单位时间内搜索次数,能够在数分钟内完成生物大分子的设计和优化,效率提升高达40倍以上


GPU提速药物筛选流程数十倍


AI算法的成功,得益于其从海量结构化数据中挖掘深层信息的能力。燧坤智能利用AI系统,整合药物大数据,深度赋能药物研发全过程,其中包括从药物靶点相互作用全景图学习及预测、虚拟高通量分子筛选、大分子产量优化、个性化细胞疗法设计,文献信息挖掘等多项应用。AI4D™平台不仅能够针对靶点的定向分子进行生成与筛选,还凭借团队深厚的药物研发知识,对分子的类药性及成药性进一步预测,从而聚焦真正的药物分子,对缩减药物研发的后期投入、提高临床及上市成功率提供助力。


在AI4D™平台上,使用AI进行药物分子的筛选的门槛低。用户无需学习算法和编程,可将一切繁琐、复杂、重复的事情交由机器完成,将自身精力专注于策略研究,从而大大减少用户的实验验证成本。传统药物分子筛选往往需要耗时半年到一年,并且承担得不到任何结果的风险。借助NVIDIA计算平台对机器学习的加速,整个计算筛选流程提升了数十倍,满足了处理海量数据的需求,极大地降低了时间成本,更利于新药研发的推进。


“机器学习在药物研发领域是一个划时代的工具,在生物医药领域有着巨大的应用前景。尽管机器学习对于算力要求不高,但是要用机器学习模型拟合生物机制的高复杂度,则需要更强大的算力。NVIDIA AI计算平台,可以让机器与生命的融合更进一步。”燧坤智能CEO曾亥年表示。


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宁晨

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