AI + 分子模拟,赋能药物发现新源头(三)

本文涉及的产品
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
简介: AI + 分子模拟,赋能药物发现新源头(三)

生命科学和智能计算峰会 -AI + 分子模拟,赋能药物发现新源头(三)

嘉宾信息:

张林峰 深势科技创始人&首席科学家 北京科学智能研究院研究员


AI + 分子模拟,赋能药物发现新源头(三)


十一、上云的诉求和对算力的需求
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最后一部分,应下何老师刚才的介绍,在我们这个形成一系列的决案的过程中,我就介绍两个特点,这个特点也是使得我们阿里云的一个互动变得非常的关键。

第一个老师已介绍过,我们一系列方案都有一个高弹性的需求,然后在高弹性的基础之上,对于我们的不同的方案,这样的模拟方案,以及我们的这个的一个已经被很广泛的使用并且很极致的优化的个开源软件这样系列的不同到计算方,对于算的需求,对数据的一个使用的需求是非常不一样的。比如说大部分的时候,模拟需要的是一个高率,处理它的数据也会非常的大,所以这样的一个灵活性,这样的一个弹性是我们过去的这个计算机方案很难给我们的,所以在这个基础之上,我们的这个的诉求是非常的典型的。当时在ai和科学计算结合,在这个云超算这样的一个基础设施上怎么来做?

想是一个探索过程,所以所以这样一个探索的经历也让我们很荣幸的变成一系列的解决方案。

 

十二、计算巢+E-HPC

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紧接着,随着这个我们的深度的业务发展,其实就是刚才老师也介绍过计算这样的方案也是目前我们确确实实遇到了一个需求很大的场景,因为这个实际客户使用我们的平台的时候,私有化的需求非常典型,在这样的一个前基础之上,发现我们去直接做相关的事情,往往也会有很多这个新人有一系列的麻烦之处,所以在这个结合这样的一个方案,其实值得我们能够更加聚焦的去做业务需求下的一个软件解决方案,其实不只是我们的场景有需求的这样的一部分交给windows,我们发现会是更好的一种方式。

关于ai结合分子模拟对我们的研发带来一系列的新的解决方案,以及这样的一个解决方案,在软件层以及跟云上的互动战的过程中,所带动的一系列的新的可能性,最后绝大多数的物理问题和全部的化学问题,基本上有一个非常的稳固的基础之上,我们需要做的其实是一系列计算方法的发展,能够让我们真正的有效解决解相应的方程,并从这个方的解中得到更多的信息。

在眼下,我们发现,我们算计数据算法发展的时候,需要能够真正有效的利用规律来去带来更多的来自底层的可能性,我想这其实目前也是在快速发展的一个过程中刚才所介绍的是一个阶段性的实践,也希望在在未来的这个时间里,跟大家共同的推动这个领域的发展。

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