全球44家顶尖药企
AI辅助药研行动白皮书
计算机/人工智能辅助新药研发不是什么新鲜事物,早在1981年10月5日,美国《财富》杂志就对计算机辅助的药物发现进行了专题报道....
海量计算资源,任何笔记本、任何地方轻松训练和
部署AI模型
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计算机/人工智能辅助新药研发不是什么新鲜事物,早在1981年10月5日,美国《财富》杂志就对计算机辅助的药物发现进行了专题报道....
国内企业在找CADD/AIDD人才方面现在是什么情况?我们在国内9个主流招聘平台,相隔半年先后调查了两次,一共覆盖134家公司....
超算发展了40年,终于遇到了一个像样的对手——云计算,天生互联网基因,为追逐商业利益而生。飞速发展的云计算,甚至让超算界....
数据管理
部门间协作
可视化建模
Jupyter Notebook托管
一站式开发环境
接入和管理大量数据
训练和微调模型
基础架构管理
可复现的训练步骤
模型和数据集管理
机器学习CI/CD工作流
可观测性和可审计性
支持PyTorch、TensorFlow等主流AI框架与自编译框架,开箱即用
可自定义任务资源需求
支持将交互式任务环境保存为新模板
可将任务调度自动化拓展到公有云动态资源
支持用户通过SSH/Jupyter网页接入计算环境
完备的监控和任务性能评估机制
提供资源合理化建议
全球多地海量异构AI计算资源调度(CPU/GPU/ TPU/FPGA等)
通过统一的平台来跨云和本地训练与部署模型, 从而抽象化基础架构的复杂性并简化对AI计算的访问
应用
FEP、Gromacs、Rosetta、Vina
场景
分子筛选、动力学模拟、苗头化合物优化
客户挑战
1
经评估发现本地机房建设的投资较大且周期较长,同时缺乏IT团队,影响业务开展,希望有平台能快速帮助团队开展研发业务
2
CADD团队最初只有一个人,希望能有专业服务商协助进行软件的测试和调试,同时提供对CADD业务场景的支持
3
需要充足的CPU、GPU等算力资源,同时希望以低成本方式满足高峰算力需求
4
对数据安全有较高要求,要求计算环境私有化,确保数据资产安全
应用
Pytorch、TensorFlow、MXNet
场景
嵌入式环境模型开发
客户挑战
1
不同开发团队之间共享GPU服务器,服务器的资源分配目前是手工完成,效率很低且管理复杂
2
开发环境管理混乱,且由于网络限制,许多依赖安装流程繁琐,影响开发团队效率
3
由于手工管理,所有GPU服务器的使用情况没有监控,无法得知资源的使用效率
4
实验管理、超参数调优、分布式训练等需求无法满足
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