AI 试
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Unraid 极致省电：如何优雅地在夜间自动关闭闲置 PCIe 设备电源
在 Homelab 圈子里，折腾 Unraid 的终点往往是“省电”和“静音”。 许多人的 Unraid 服务器上插满了各种 PCIe 扩展卡：万兆网卡、多口 SATA 扩展卡、甚至用于推流或 AI 的独立显卡。这些设备在白天提供了强...
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PVE 8.1 升级后 PCIe 直通失效？彻底解决 vfio-pci Cannot read device rom 报错
PVE 8.1 升级将系统内核推进到了 6.5+ 版本（甚至后续更新到了 6.8）。内核版本的跨越式升级带来了更严格的设备安全检测、变化了的 IOMMU 组划分逻辑，以及全新的驱动加载顺序。 如果你在升级后启动虚拟机时，遇到了类似以下...
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N100 部署 PVE 8.1：用 SR-IOV 虚拟显卡完美搞定黑群晖 Photos 人脸识别与 Plex 硬解转码
在单台轻量级服务器（如搭载 Intel N100 处理器的小主机）上，既想让 PVE 主机保留控制台输出，又想让黑群晖（DSM）实现独占般的显卡硬件加速（用于 Plex/Jellyfin 转码和 Synology Photos 人脸识别）...
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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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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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如何用 ESM-2 进行抗体-抗原结合亲和力预测？从零样本表征到微调实操
在 AI 辅助抗体药物研发（AIDD）中，评估抗体与抗原之间的结合亲和力（Affinity）是核心环节。Meta 团队开源的 ESM-2 作为目前最强大的蛋白质语言模型之一，凭借其在海量无标注蛋白质序列上学习到的进化和物理化学规律，成...
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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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显存不够也能玩转AI制药：本地低配环境搭建 RFdiffusion + ProteinMPNN 工作流指南
作为蛋白质 de novo 设计领域的“黄金搭档”，RFdiffusion（负责骨架生成）和 ProteinMPNN（负责序列设计）几乎是目前计算生物学研究的标配。然而，官方文档中动辄要求 A100 或 24G 显存显卡的配置，让许多只有...
346 蛋白质设计 -
AlphaFold 3 都能预测配体结合了，为什么 AI 制药公司还要砸钱做湿实验？
在生物医药和 AI 交叉领域，AlphaFold 3（AF3）的发布无疑是一场地震。它不仅能预测蛋白质结构，还能预测蛋白质与小分子配体、DNA、RNA 的复合物结构。 这时候，很多行外人（甚至不少投资人）都会产生一个极其自然的疑问： ...
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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预测非规范核苷酸与金属离子配位时的底层算法缺陷
AlphaFold 3（AF3）从上一代的“基于残基局部坐标系（Frame-aligned）”转向了“全原子三维空间扩散模型（Diffusion Module）”。这一架构转变赋予了它处理任意化学实体（蛋白质、核酸、小分子配体、修饰基团及...
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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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微流控芯片结合AI视觉的海月水母单胚胎CRISPR高效注射系统
研究背景与意义 海月水母（Aurelia aurita）作为刺胞动物门的代表物种，因其透明的早期胚胎、清晰的发育过程以及强大的再生能力，已成为研究细胞命运决定、神经发育和再生的重要模式生物。然而，传统的手动显微注射方法在水母胚胎中的应...
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扫地机器人装机械臂：从清洁工到全能管家，还有多远？
你提出的设想非常迷人——让那个在地上默默转圈的圆盘站起来，“长出”手臂，帮你端茶倒水、整理桌面。这几乎是每个看过《杰森一家》或《哆啦A梦》的人对家用机器人的终极幻想。然而，从“地面清洁”到“多维度空间互助”， 这中间隔着的不是一次简单的硬...
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车载 AR-HUD 进阶：LCOS 技术在极端温度下的相位稳定性挑战与对策
在智能座舱的演进过程中，**LCOS（Liquid Crystal on Silicon，硅基液晶）**凭借其高分辨率、高光利用率以及支持全息显示（Holographic HUD）的潜力，被视为下一代 AR-HUD 的核心 PGU（图像生...
