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某大型藥企

挑戰(zhàn):

利用這個企業(yè)現(xiàn)有的本地計算資源VS數(shù)據(jù)庫一遍需要的時間為41個月零21天

應(yīng)用:

Vina,NetMHC

產(chǎn)品:

軟硬一體算力解決方案

應(yīng)用場景:

小分子篩選

利用Vina,NetMHC生信分析軟件進行的小分子篩選,分析虛擬篩選案例
使用中芯匯金平臺,工作負載隨時可以溢出到AWS進行計算,數(shù)分鐘可完成1000+節(jié)點的并行計算。效率提升14倍的同時,成本下降了76%

某基因檢測公司

挑戰(zhàn):

現(xiàn)有問題:該公司本地資源無法在8小時內(nèi)完成樣本數(shù)據(jù)處理

應(yīng)用:

自主研發(fā)的特有基因分析工具

產(chǎn)品:

軟硬一體算力解決方案

應(yīng)用場景:

母嬰領(lǐng)域的消費級基因檢測

基因生信分析案例,生物計算提速,化學(xué)計算提速實例
解決方案:通過云端資源8小時內(nèi)可以完成樣本數(shù)據(jù)處理

AI輔助藥研

挑戰(zhàn):

本地內(nèi)存資源和GPU資源有限,訓(xùn)練速度慢。公有云GPU費用高,希望公有云上資源能有效利用

應(yīng)用:

GPU

產(chǎn)品:

軟硬一體算力解決方案

應(yīng)用場景:

多藥副作用訓(xùn)練

AI輔助藥物研發(fā)的云計算案例,CADD計算機輔助藥物設(shè)計,GPU生物計算案例
通過中芯匯金平臺GUI Wizard方式,只需要三步:上傳/選擇數(shù)據(jù) -選擇算法-提交任務(wù),即可開始。利用AWS P3實例進行AI分布式訓(xùn)練,訓(xùn)練時間由原來的9天縮短到2天左右,解決算得慢問題。按需啟動GPU/TPU實例,并內(nèi)置費用預(yù)警和限制功能,降低成本

某CRO公司

挑戰(zhàn):

讓過去需要耗費幾個月的篩選時間縮短到1天以內(nèi)

應(yīng)用:

Schr?dinger

產(chǎn)品:

生物/化學(xué)計算服務(wù)

應(yīng)用場景:

Shape Screening

分子虛擬篩選案例,分子篩選,生信分析案例,生物計算提速
通過云端資源的幾萬個Core對7.8億的數(shù)據(jù)進行了篩選,之前幾個月的計算時間僅需花費3~13h(每個Core上所需時間不一樣)

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