火山引擎助力深势科技升级药物计算设计平台Hermite®
为药物研发工作者提供数据、算法、算力三位一体的一站式解决方案
深势科技基于AI for Science新范式，升级了新一代药物计算设计平台Hermite®，新增生物大分子整体解决方案、可视化的分子展示体验，以及在小分子药物研发领域上线集合预训练模型等功能的Uni-QSAR等。火山引擎为新升级的Hermite®平台，提供了算力、存储和算法训练等基础设施支持。
据悉，深势科技是家践行“AI for Science”科学研究范式的公司，致力于运用人工智能和分子模拟算法，结合先进计算手段求解重要科学问题，为人类文明最基础的生物医药、能源、材料和信息科学与工程研究打造新一代微尺度工业设计和仿真平台。
图：深势科技创始人兼CEO孙伟杰介绍基于AI for Science的新算法
新升级的药物计算设计平台Hermite®是深势科技近年来在AI for Science领域深耕和集大成的平台产品，能为药物研发工作者提供数据、算法、算力三位一体的一站式解决方案，通过提供有价值的计算设计工具，成为药物研发工作者的“手”、“眼”、“脑”。
中国科学院院士、北京科学智能研究院院长鄂维南表示，AI for Science已经进入了预训练模型时代，这使得利用大数据和算法的力量对生物大分子进行深度挖掘变得更加可行和高效。Hermite®生物大分子解决方案是深势科技基于“多尺度建模+机器学习+高性能计算”在微观工业设计领域推出的新功能，其AI for Science的新底层算法能帮助药物行业加速药物发现，降低药物研发成本。
Hermite®平台的打造并非一蹴而就。据介绍，深势科技在构建一个大规模、高复杂度并且可以持续迭代优化的工业级系统解决方案时，面临着诸多难题，包括弹性计算任务算力需求大、海量非结构化文件读取、算法模型训练效率低等难题。为此，深势科技与火山引擎在算力、存储和算法训练上展开了合作。
图：火山引擎生信行业解决方案
火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台，为深势科技提供了生信行业解决方案，包括高可用弹性算力集群、高性能并行存储vePFS和基于机器学习平台的算法模型训练基础设施。尤其是针对AI制药算法模型训练面临的频繁硬件故障、算法OOM（内存溢出）、多机多卡通信阻塞等工程稳定性问题，火山引擎通过专为AI训练优化的AML机器学习平台，结合云原生、软硬一体、高性能计算集群，帮助深势科技实现了资源的低运维管理和高利用率。
此外，火山引擎还结合生物制药的业务特点，通过AML机器学习平台为开发者提供便捷、高效的算法模型研发全流程服务，包括数据准备、代码开发、模型训练和模型部署，以及从底层资源优化到模型优化的一站式AI训练加速能力。
据了解，新药研发长期背负着三座大山：高风险、高投入、长周期。近年来，行业痛点愈发显现、寻求突破愈发困难，药物研发工作者亟需升级自己的“武器库”。深势科技相关负责人表示，未来会基于AI for Science新范式持续创新，并与火山引擎在内的合作伙伴协作，共同为药物行业新药研发提供更好的驱动力。
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