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某大型藥企

挑戰(zhàn)：

利用這個(gè)企業(yè)現(xiàn)有的本地計(jì)算資源VS數(shù)據(jù)庫一遍需要的時(shí)間為41個(gè)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(jìn)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(fù)載隨時(shí)可以溢出到AWS進(jìn)行計(jì)算，數(shù)分鐘可完成1000+節(jié)點(diǎn)的并行計(jì)算。效率提升14倍的同時(shí)，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(shí)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(fèi)級基因檢測

基因生信分析案例,生物計(jì)算提速,化學(xué)計(jì)算提速實(shí)例
解決方案：通過云端資源8小時(shí)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(fèi)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(jì)算案例,CADD計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì),GPU生物計(jì)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(shí)例進(jìn)行AI分布式訓(xùn)練，訓(xùn)練時(shí)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(shí)例，并內(nèi)置費(fèi)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(fèi)幾個(gè)月的篩選時(shí)間縮短到1天以內(nèi)

應(yīng)用：

Schr?dinger

產(chǎn)品：

生物/化學(xué)計(jì)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(jì)算提速
通過云端資源的幾萬個(gè)Core對7.8億的數(shù)據(jù)進(jìn)行了篩選，之前幾個(gè)月的計(jì)算時(shí)間僅需花費(fèi)3~13h（每個(gè)Core上所需時(shí)間不一樣）

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