AI驱动的蛋白质工程扩展项目
cambridge-1超级计算机加速数字生物学项目，包括nvidia专家与英国公司peptone合作的ai驱动的蛋白质工程扩展项目。
开展大型数字生物学项目需要强大的计算力，这就是为什么要将具有开创精神的医疗初创企业与英国最强大的超级计算机——cambridge-1联动起来。
英国的初创企业现在可以申请使用cambridge-1这一致力于通过ai和数字生物学推动医疗行业发展的系统。
自cambridge-1在7月发布以来，五家创始合作伙伴一直在使用这一超级计算机开展药物研发、医学影像和基因组学项目。英国公司pepetone与nvidia合作开展ai驱动的蛋白质工程，这一工程也将使用cambridge-1开展工作。
peptone公司创始人兼首席执行官kamil tamiola表示：“nvidia处理器所具备的惊人并行性使我们能够运行高度密集和复杂的模拟。我们相信计算机将彻底改变蛋白质领域的工程和设计。”
作为nvidia为外部研究而设计和建造的第一台超级计算机，cambridge-1是由80个nvidia dgx a100系统、bluefield-2 dpu和nvidia hdr infiniband网卡驱动的nvidia dgx superpod。它依靠100%可再生能源运行，是全球排名前50的超级计算机之一。
这一强大的系统能够帮助初创企业更快地将其医疗创新推向市场，加速药物研发、基因组测序和疾病研究的发展。
peptone推动蛋白质工程的前沿发展
peptone是英伟达初创加速计划在ai和数据科学领域的成员，该公司使用无监督学习和强化学习技术改变蛋白质药物的设计方式。peptone计划使用cambridge-1来设计有助于治疗多种炎症性疾病的抗体。
peptone与nvidia合作开发的蛋白质药物研发引擎使科学家们能够寻找到制造成本低、治疗效果好的蛋白质变体。目前该引擎已应用于临床前研究。
peptone结合生成性ai模型、计算分子物理学和实验室实验，为非结构蛋白质建模。非结构蛋白质也被称为无序蛋白质，这类蛋白质没有稳定的形状，使得设计与之结合的药物成分变得极为困难。
人体中多达一半的蛋白质属于此类会改变形状的蛋白质，包括癌症、炎症性疾病和神经退行性疾病（如帕金森症和阿尔茨海默症）所涉及的蛋白质。
通过实验研究这些蛋白质的难度很大，因此peptone使用ai和复杂的模拟来研究分子突变和蛋白质行为之间的联系。公司研究人员需要强大的计算资源帮助他们更快迭代，变异更多的模拟蛋白质并建立一个更大的可用于测试的有效药物分子库。
tamiola表示：“我们不是在运行一个大型模拟，而是在运行数以百万计的短模拟。由于其中的许多计算同时进行，因此我们需要考虑计算事件的异步性，这样才能发挥系统的最佳性能。对我们而言，a100 gpu是一项巨大的突破——nvidia ampere gpu架构大大降低了这项工作的难度。”
tamiola表示，最新的nvidia cuda库帮助peptone减少延迟，并通过将团队的标准c++代码编译为cuda来充分挖掘释放计算力，使他们能够将算法快速移植到nvidia gpu上运行。
英国初创企业：申请使用cambridge-1
12月30日之前，英国医疗初创企业可在英伟达官网申请使用cambridge-1。
被选中的企业名单将于2022年初公布。这些企业还将受邀与cambridge-1超级计算机的创始合作伙伴（阿斯利康、葛兰素史克、盖伊和圣托马斯nhs基金会、伦敦大学国王学院和oxford nanopore）会面并将获得英伟达初创加速计划所提供的关键产品上市支持、培训和技术等福利。
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自cambridge-1在7月发布以来，五家创始合作伙伴一直在使用这一超级计算机开展药物研发、医学影像和基因组学项目。英国公司pepetone与nvidia合作开展ai驱动的蛋白质工程，这一工程也将使用cambridge-1开展工作。
peptone公司创始人兼首席执行官kamil tamiola表示：“nvidia处理器所具备的惊人并行性使我们能够运行高度密集和复杂的模拟。我们相信计算机将彻底改变蛋白质领域的工程和设计。”
作为nvidia为外部研究而设计和建造的第一台超级计算机，cambridge-1是由80个nvidia dgx a100系统、bluefield-2 dpu和nvidia hdr infiniband网卡驱动的nvidia dgx superpod。它依靠100%可再生能源运行，是全球排名前50的超级计算机之一。
这一强大的系统能够帮助初创企业更快地将其医疗创新推向市场，加速药物研发、基因组测序和疾病研究的发展。
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通过实验研究这些蛋白质的难度很大，因此peptone使用ai和复杂的模拟来研究分子突变和蛋白质行为之间的联系。公司研究人员需要强大的计算资源帮助他们更快迭代，变异更多的模拟蛋白质并建立一个更大的可用于测试的有效药物分子库。
tamiola表示：“我们不是在运行一个大型模拟，而是在运行数以百万计的短模拟。由于其中的许多计算同时进行，因此我们需要考虑计算事件的异步性，这样才能发挥系统的最佳性能。对我们而言，a100 gpu是一项巨大的突破——nvidia ampere gpu架构大大降低了这项工作的难度。”
tamiola表示，最新的nvidia cuda库帮助peptone减少延迟，并通过将团队的标准c++代码编译为cuda来充分挖掘释放计算力，使他们能够将算法快速移植到nvidia gpu上运行。
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