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

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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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

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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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

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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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

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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