AI for science论坛-【邓会鹏丨英特尔】-《基于英特尔®CPU MAX处理器加速AI4Science》.pdf

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2、具蛋白设计X.G.Peng et al.arxiv 2022基于对接的小分子药物设计AlphaFold2单克隆抗体设计J.A.Ruffolo et al.20222.AlphaFold2 已成为AI制药新的基础架构AlphaFold2预测的新冠病毒刺突蛋白结构ModernNMRCryoEMX-rayTraditional1.AlphaFold2 加速结构解析:抗菌肽90转录调控蛋白210本体感受受体 1300新冠病毒刺突蛋白1400细菌调控蛋白800亨氏综合症蛋白3200触觉受体B 2500触觉受体A 22003.Intel AlphaFold2 在阿里云上的结果样例:此处放置Logo结果总结

3、高通量场景(非阿里云数据)单实例场景(阿里云数据)长序列场景(阿里云数据)05001000150020002500300002000400060008000内存峰值(GB)序列长度(aa)TBGB长度3600长度1700Jax-AF2Intel-AF2越长越好最大内存/显存的实例上，在SPR上用Intel-AF2能预测的样本长度翻了2.1x且SPR实例月租只有V100实例的23.2%256GB26.24.6105.4156.3A100stock JAX onICXPyTorch IPEXon ICXPyTorch IPEXon SPR5.97x多实例预测在SPR单节点上总通量达到单卡A100的

4、 5.97x且4台g8i-2x实例月租才与gn6v.2x实例的相当(95%)input=768aa3483230205001000150020002500300035004000gn6v.2xg8i.16x越低越好越高越好提升1.51x单实例预测在g8i-16x SPR实例上达到gn6v.2x 单卡V100实例的 1.51x且g8i-16x实例月租与gn6v.2x相当的92%前者性价比(通量/RMB)是后者的 1.64x议程基于英特尔 oneAPI和TPP张量函数库加速AlphaFold2的蛋白结构预测分析基于开源组学加速框架的scRNA聚类、降维和可视化基于英特尔 OpenVINOTM Mo

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6、颈scRNA后分析在英特尔至强 CPU上的速度优化到原来的40 x，比单卡参考GPU速度还快https:/ 此处放置Logo基于开源组学加速框架的降维、聚类和可视化流程https:/ 基于Katana 和 PyScan 的 Louvain的图聚类分析和UMAP可视化基于Kmeans 聚类和tSNE可视化此处放置LogoOpenVINO 工具使用路径OpenVINO 工具使用路径模型训练构建优化部署321Deep Learning Workbench可视化模型微调和推理部署Model Optimizer利用OV支持的框架转换和优化已训练的模型IR 数据读取,加载,推理Intermediate R