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Triton共享内存在C++与Python客户端下的性能差异与调优实践
在利用 Triton Inference Server 部署高吞吐、低延迟的深度学习模型时，传统的 gRPC 或 HTTP 协议往往会因为 数据序列化/反序列化 以及 网络栈拷贝 成为系统瓶颈。特别是在处理超大图像、视频流或高维张量时，这...
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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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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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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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RFdiffusion设计的蛋白质怎么看质量？小白保姆级PDB评估指标拆解
在 AI 蛋白质设计领域， RFdiffusion 毫无疑问是目前的明星工具。但很多刚入行或者跨界过来的同学，在跑完 RFdiffusion 拿到一堆 .pdb 格式的结构文件后，往往会一脸懵逼： “这个结构到底折叠得好不好？...
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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...
96 蛋白质设计 -
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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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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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...
100 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...
