AI 术
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SPDK NVMe-oF 性能实测：RDMA 与 AF_XDP TCP 延迟与 CPU 损耗的深度量化剖析
在超大规模数据中心和高性能存储架构中，如何压榨网络协议栈的每一分性能是永恒的主题。SPDK（Storage Performance Development Kit）作为用户态存储领域的标杆，其 NVMe-oF（NVMe over Fabr...
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榨干 GPU 性能：Triton 动态批处理与队列超时的黄金调优法则
在 AI 异步推理和高并发在线服务（Model Serving）的场景中，NVIDIA Triton Inference Server 几乎是行业标配。然而，很多工程师在部署模型时，经常遇到一个两难困境： 追求吞吐量（Throu...
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K8s 混合调度 MIG 与 MPS 的终极实践：把 GPU 榨出最后一滴油水
在 AI 推理服务的生产环境中，最让基础设施团队头疼的，莫过于 “显存闲置” 与 “算力浪费” 。 普通的 AI 推理任务（尤其是中小模型、NLP 分类、OCR、语音识别等）往往呈现“高频、低延迟、低 GPU 利用率”的特点。如...
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深度解析：NVIDIA MIG 与 MPS 在算力切分上的底层隔离机制有何本质不同？
在 GPU 算力虚拟化和多租户共享的场景中，NVIDIA 提供了两种主流的切分技术： MPS（Multi-Process Service，多进程服务） 和 MIG（Multi-Instance GPU，多实例 GPU） 。 虽然这...
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为什么在大规模 DDP 分布式训练中，开启 NVIDIA MPS 反而是个“灾难”？
在日常的 GPU 算力优化工作中， NVIDIA MPS（Multi-Process Service，多进程服务） 经常被誉为提升 GPU 利用率的“银弹”。在单卡运行多个轻量级推理任务，或者小规模多进程数据处理时，MPS 通过允许多个...
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单卡 RTX 4090 本地部署 AlphaFold 3 实操与显存优化指南
Google DeepMind 正式开源 AlphaFold 3 (AF3) 的源代码和模型权重后，生命科学与 AI 交叉领域的开发者迎来了一波本地部署热潮。 虽然官方推荐使用 A100/H100 等企业级显卡，但对于预算有限的个人开...
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抗体非特异性结合（NSB）筛查：如何选择与应用开源抗体蛋白质语言模型（pLM）
在治疗性抗体开发中，非特异性结合（Non-Specific Binding, NSB）或多反应性（Polyreactivity）是导致候选药物在体内药代动力学（PK）性质差、清除率快以及毒性升高的主要原因之一。 利用蛋白质语言模型（p...
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除了FoldX，如何用深度学习方法快速评估ProteinMPNN突变体的结合力？
在蛋白质从头设计（De Novo Protein Design）或亲和力成熟（Affinity Maturation）的工作流中， ProteinMPNN 已经成为序列设计的标配工具。然而，ProteinMPNN 产生的候选序列往往成百...
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除了AlphaFold 3，现代AI药物设计管线里还有哪些不可或缺的底层模型？
在AI制药（AIDD）领域，AlphaFold 3毫无疑问是聚光灯下最耀眼的明星。它解决了“结构预测”这一历史性难题。然而，药物研发是一个漫长且复杂的系统工程，从靶点发现、先导化合物筛选、结构优化到ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性...
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那些曾经靠「解结构」坐拥 CNS 的实验室，在 AlphaFold 3 时代都转型去哪了？
AlphaFold 3（AF3）的开源，尤其是它对蛋白质-核酸、蛋白质-小分子配体、修饰性化学基团复合物预测能力的跃升，确实给传统结构生物学界带来了一场海啸。 在几年前，冷冻电镜（Cryo-EM）刚普及的“黄金时代”，一个课题组只要能...
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那些贷款买 Titan Krios 的地方高校和中小 CRO，如今正面临怎样的隐秘危机？
在生物医药和结构生物学界，赛默飞的 Titan Krios （300kV 冷冻透射电镜）一直被誉为“科研重器”与“吞金巨兽”。前几年，乘着结构生物学解析风口、地方政府产业规划红利，以及 2022 年底那一波“设备更新改造专项再贷款”的东...
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AlphaFold 3 本地开源，会砸了冷冻电镜（Cryo-EM）服务商的饭碗吗？
AlphaFold 3（AF3）学术版的本地部署和开源，在结构生物学界和药物研发领域激起了不小的水花。对于那些手握数台 Titan Krios（冷冻透射电镜）、靠提供“制样-数据采集-结构解析”一条龙服务的传统 Cryo-EM 实验服务商...
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AlphaFold 3 迟到的开源：学术界的全面狂欢，与工业界尴尬的“围城”
从今年 5 月在《Nature》发表论文时仅提供限制重重的 Web 服务器，到 11 月正式释放完整源代码和模型权重，DeepMind 的这一百八十度大转弯，无疑是今年 AI for Science 领域最重磅的戏剧性事件。 对于这个...
181 DeepMind -
AlphaFold 3 开源学术权重后，AI 制药创业公司靠什么活下去
Google DeepMind 终究还是向学术界低了头。 AlphaFold 3（以下简称 AF3）的源代码和学术权重正式开源。这一举动，把大半年前因“仅提供 Web 服务器、限制每日调用、不给权重”而引发的学术界怒火彻底平息，但也顺...
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如何评价开源模型 Boltz-1 和 Chai-1？它们能否在药物研发中真正替代 AlphaFold 3？
在 AI 结构生物学领域，AlphaFold 3（AF3）的发布无疑是一座里程碑，它将预测范围从单纯的蛋白质拓展到了核酸、小分子配体和修饰。然而，对于制药工业界和广大科研人员来说，AF3 最初“犹抱琵琶半遮面”的闭源状态（早期仅提供有诸多...
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从“只给网页”到“开源代码”：AlphaFold 3 的妥协、社区自救与AI制药的权力重构
2024 年 5 月，DeepMind 在《Nature》上发表了 AlphaFold 3（AF3），宣称其不仅能预测蛋白质，还能预测 DNA、RNA 以及化学小分子配体的复合物结构。然而，伴随这项里程碑式成果而来的，不是欢呼，而是一场结...
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AlphaFold 3能否替代传统对接和物理计算？深剖小分子与金属配体预测表现
作为计算化学和药物研发领域近期的最大热点，AlphaFold 3（AF3）将预测范围从单纯的蛋白质拓展到了核酸、小分子配体、金属离子以及化学修饰。这一跨越在学术界和工业界都引起了巨大震动。 但在热闹的宣发背后，我们需要冷静地评估两个核...
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RNA动态构象系综的“硬骨头”：几何深度学习的最新解法与物理瓶颈
在 AlphaFold 3 和 RoseTTAFold-All-Atom 掀起的多模态分子结构预测浪潮中，RNA 似乎成了聚光灯下最难啃的骨头。与结构相对规整、存在大量同源模板的蛋白质不同，RNA 在生理环境中表现出极高的柔性和动态多变性...
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如何用图神经网络（GNN）预测RNA二级结构与配体结合位点？一文读懂前沿算法框架
在AI制药（AIDD）领域，RNA作为药物靶点（如核糖开关、非编码RNA、病毒RNA基因组）的潜力正被快速释放。然而，RNA极易弯折且动态多变，其功能的发挥高度依赖于其空间折叠结构以及与小分子配体的特异性结合。 传统的实验方法（如X射...
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如何通过高通量筛选（HTS）优化 mRNA 的 5' UTR，以规避宿主免疫系统的识别？
在 mRNA 疫苗和疗法的研发中，我们经常面临一个极其棘手的“双向困境”： 既要极高的翻译效率，又要极低的免疫原性 。 虽然化学修饰（如 N1-甲基假尿苷 $m1 Psi$）能显著降低外源 mRNA 被宿主模式识别受体（PRRs）识别...
