加速药物研发工作流
NVIDIA BioNeMo™ 是用于生物制药行业的一系列框架、应用程序、生成式 AI 解决方案和预训练模型，可以加速药物研发。
适合每一位从事药物研发工作的科学家使用的 AI 工具
NVIDIA BioNeMo 框架
使用 BioNeMo 框架扩展 AI 模型
BioNeMo 框架是一个开源机器学习框架，可用于构建和训练生物制药行业的深度学习模型。
通过加速 AI 模型开发中耗费大量资金和时间的环节，利用 DNA、RNA 和蛋白质数据进行生物分子研究的 AI 模型构建者能够获取相关工具扩展自己的研究，使其达到新的高度。
该平台包括针对特定领域的精选训练方案、数据加载器和经过优化的预训练 AI 模型实例，能够加速实现最佳性能，让 AI 模型构建更快速、更简单。
NVIDIA BioNeMo Blueprint
使用预训练 AI 工作流构建用于药物研发的生成式 AI 应用
NVIDIA BioNeMo Blueprint 是专为药物研发领域的生成式 AI 应用而设计的预训练参考工作流，可以为生物制药团队的加速研究和创新奠定基础。
对于希望集成 AI 的生物制药企业组织，这些蓝图提供了可用于根据专有数据和独特治疗工作流定制和部署工作流的参考代码、工具和全面文档。
随着时间推移，这些生成的数据飞轮可以提高模型性能，从而加深洞察并加速研发。BioNeMo Blueprint 帮助生物制药行业简化创新流程，并释放 AI 在药物开发方面的潜力。
NVIDIA NIM 微服务
适用于可扩展药物研发应用的优化 AI 推理服务
NVIDIA BioNeMo NIM™ 包含一套经过优化且操作简便的 AI 微服务，可实现千兆级推理，并支持药物设计相关的新功能。
NIM 微服务专为计算药物研发平台开发者和数据科学家而打造，是一项容器化服务，可以提供高效便携式部署所需的一切，从而轻松将 API 集成到企业级 AI 应用中。
NIM 微服务可提高药物研发工作流的效率和创新性，同时降低 AI 驱动式新技术的总拥有成本，并其缩短上市时间。
适用于生物制药的 NVIDIA CUDA-X
GPU 加速的分子 AI 基础模组
NVIDIA CUDA-X™ 库提供插入式代码模组，可加速当今生物分子 AI 模型中计算密集程度极高的层，以便研究人员更快地进行创新。
cuEquivariance 是一个 NVIDIA 开发的 Python 库，应用于促进使用分段产品构建高性能等方差神经网络。cuEquivariance 现在还优化了用于三角形注意力和三角形乘法的内核，用于对蛋白质结构预测中的成对相互作用进行建模 (例如 AlphaFold 式架构)。
通过 PyTorch 和 Jax 绑定进行单行代码更改和开箱即用的集成，使用 CUDA® 优化的内核替换工作流程中最昂贵的步骤比以往更容易。
了解 cuEquivariance 如何在蛋白质结构、生成化学和分子动力学模型中解锁新的性能水平。
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