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某大型药企

挑战:

使用该企业当前本地计算资源运行VS数据库一次大约需要的时间1251天

应用:

Vina,NetMHC

产品:

软硬一体算力解决方案

应用场景:

小分子筛选

利用Vina,NetMHC生信分析软件进行的小分子筛选,分析虚拟筛选案例

使用速石平台,工作负载随时可以溢出到AWS进行计算,数分钟可完成1000+节点的并行计算。效率提升14倍的同时,成本下降了76%

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某基因检测公司

挑战:

当日五点前样本数据要求8小时内处理完毕,本地资源不足以按时完成,需要使用云端资源满足高峰计算需求

应用:

自主研发的特有基因分析工具

产品:

软硬一体算力解决方案

应用场景:

母婴领域的消费级基因检测

基因生信分析案例,生物计算提速,化学计算提速实例

本地和云端一体化管理,通过本地集群满足数据预处理和本地计算及存储需求,基于机器学习的智能调度算法预测任务完成时间,按需调度到云端满足弹性计算需求

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AI辅助药研

挑战:

本地内存资源和GPU资源有限,训练速度慢。公有云GPU费用高,希望公有云上资源能有效利用

应用:

GPU

产品:

软硬一体算力解决方案

应用场景:

多药副作用训练

AI辅助药物研发的云计算案例,CADD计算机辅助药物设计,GPU生物计算案例

通过速石平台GUI Wizard方式,只需要三步:上传/选择数据 -选择算法-提交任务,即可开始。利用AWS P3实例进行AI分布式训练,训练时间由原来的9天缩短到2天左右,解决算得慢问题。按需启动GPU/TPU实例,并内置费用预警和限制功能,降低成本

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某CRO公司

挑战:

让过去需要耗费几个月的筛选时间缩短到1天以内

应用:

Schrödinger

产品:

生物/化学计算服务

应用场景:

Shape Screening

分子虚拟筛选案例,分子筛选,生信分析案例,生物计算提速

我们用Schrödinger(薛定谔)辅助用户对7.8亿多个分子进行了筛选,用了云上的几万个Core,计算时长仅花费了3-13个小时(每个Core上所需时间不一样)

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