制藥和生物科技企業(yè)現(xiàn)在可以通過 Amazon SageMaker 和 AWS ParallelCluster 訪問包括 NVIDIA BioNeMo 在內(nèi)的 NVIDIA Clara 醫(yī)療套件。該套件即將在亞馬遜云科技（AWS）上的 NVIDIA DGX 云上提供。

制藥和科技生物頭部企業(yè)的研究與開發(fā)人員現(xiàn)在可以通過亞馬遜云科技（ Amazon Web Services，AWS）輕松部署 NVIDIA Clara 軟件和服務(wù)，以加快醫(yī)療研究進(jìn)程。

這項計劃于太平洋時間 11 月 28 日在亞馬遜云科技 re:Invent 上公布，讓使用 AWS 云資源的醫(yī)療和生命科學(xué)開發(fā)人員能夠靈活地集成 NVIDIA 加速的產(chǎn)品，比如用于藥物發(fā)現(xiàn)的生成式 AI 平臺 NVIDIA BioNeMo 等。該平臺即將登陸亞馬遜云科技上的 NVIDIA DGX 云，目前可通過高性能計算集群管理工具 AWS ParallelCluster 及 Amazon SageMaker 機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)使用。

全球數(shù)千家醫(yī)療和生命科學(xué)企業(yè)已采用 AWS。現(xiàn)在，他們將能夠訪問 NVIDIA BioNeMo，使用專有數(shù)據(jù)構(gòu)建或自定義數(shù)字生物學(xué)基礎(chǔ)模型，并通過運(yùn)行在 AWS 上 的 NVIDIA GPU 加速的云服務(wù)器提升模型訓(xùn)練和部署規(guī)模。

許多 AWS 用戶已采用 BioNeMo 來開展由生成式 AI 加速的藥物研發(fā)，包括 Alchemab Therapeutics、Basecamp Research、Character Biosciences、Evozyne、Etcembly 和 LabGenius 等生物科技創(chuàng)新企業(yè)。此次合作為他們提供了更多快速擴(kuò)展云計算資源的方式，以開發(fā)基于生物分子數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成的生成式 AI 模型。

此次宣布的計劃擴(kuò)展了 NVIDIA 目前在 AWS 上提供的醫(yī)療產(chǎn)品——用于醫(yī)學(xué)影像工作流的 NVIDIA MONAI 和用于加速基因組學(xué)的 NVIDIA Parabricks。

AWS 的新成員：NVIDIA BioNeMo

助力用于藥物研發(fā)的生成式 AI 發(fā)展

BioNeMo 是一個適用于特定領(lǐng)域的數(shù)字生物學(xué)生成式 AI 框架。該框架包含預(yù)訓(xùn)練的大語言模型（LLM）、數(shù)據(jù)加載器以及優(yōu)化的訓(xùn)練方案，通過加快目標(biāo)識別、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測和候選藥物篩選，能夠助推計算機(jī)輔助藥物研發(fā)的發(fā)展。

借助 BioNeMo，藥物發(fā)現(xiàn)團(tuán)隊可以使用其專有數(shù)據(jù)來建立或優(yōu)化模型，并在云端高性能計算集群上運(yùn)行這些模型。

其中，ESM-2 模型（一個支持蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的強(qiáng)大 LLM）在 256 顆 NVIDIA Tensor Core GPU 上實現(xiàn)了近似線性的擴(kuò)展。研究人員可以擴(kuò)展到 512 顆 NVIDIA GPU 并在幾天之內(nèi)完成訓(xùn)練，而不是一個月，后者是最初的論文中公布的訓(xùn)練用時。

開發(fā)人員能夠使用 6.5 億或 30 億參數(shù)的檢查點(diǎn)大規(guī)模訓(xùn)練 ESM-2。此外，BioNeMo 訓(xùn)練框架支持的 AI 模型還包括小分子生成模型 MegaMolBART 和蛋白質(zhì)序列生成模型 ProT5。

BioNeMo 的預(yù)訓(xùn)練模型和優(yōu)化的訓(xùn)練方案（可通過 AWS ParallelCluster 和 Amazon ECS 等自管理服務(wù)以及 NVIDIA DGX 云和 Amazon SageMaker 提供的集成管理服務(wù)獲得）能夠幫助研發(fā)團(tuán)隊建立基礎(chǔ)模型，從而探索更多候選藥物、優(yōu)化濕實驗室實驗，并更快找到有前景的臨床候選藥物。

用于醫(yī)學(xué)影像和基因組學(xué)的

NVIDIA Clara 登陸 AWS

由 NVIDIA 參與創(chuàng)立并提供企業(yè)級支持的 MONAI 項目旨在為醫(yī)學(xué)影像工作流提供支持，其下載量已超過 180 萬次，并可在 AWS 上部署。開發(fā)人員可以使用存儲在 AWS 云資源上的專有醫(yī)療數(shù)據(jù)集來快速注釋和構(gòu)建醫(yī)學(xué)影像 AI 模型。

這些模型通過在 NVIDIA GPU 驅(qū)動的亞馬遜 EC2 實例上進(jìn)行訓(xùn)練，可用于交互式注釋和微調(diào)以完成分割、分類、配準(zhǔn)和檢測等醫(yī)學(xué)影像任務(wù)。開發(fā)人員還可以利用 MONAI 提供的 MRI 影像來合成模型增強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

為加快整個基因組學(xué)管道，Parabricks 可以在 15 分鐘左右的時間內(nèi)完成整個人類基因組的變異檢測，而僅使用 CPU 系統(tǒng)完成這項工作則需要一天的時間。在亞馬遜云科技上，開發(fā)人員可以快速擴(kuò)展，以實現(xiàn)在多個 GPU 節(jié)點(diǎn)上處理大量基因組數(shù)據(jù)。

AWS HealthOmics 上已經(jīng)有十多個 Parabricks 工作流可作為 Ready2Run 工作流使用，使客戶能夠輕松運(yùn)行預(yù)構(gòu)建的管道。

即刻使用 NVIDIA Clara on AWS（https://aws.amazon.com/nvidia/hcls/）來加速用于藥物研發(fā)、基因組學(xué)和醫(yī)學(xué)影像的 AI 工作流。

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