近日，紫光股份旗下新華三集團與NVIDIA攜手舉辦AI+生物制藥線上技術沙龍，并在會上全面分享AI在生物制藥領域的重要價值與應用場景，重點介紹新華三生物制藥行業解決方案，充分體現了新華三的領先技術能力與深厚實踐經驗。
AI+生物制藥，破解醫藥研發“瓶頸”
周期長、成功率低、費用高是全球新藥研發面臨的三座大山。著名科學期刊《Nature》數據顯示，一款新藥的研發成本大約是26億美元，耗時約10年，成功率不到10%。如何打破醫藥研發領域“十年攻關、十億美元投入”的“雙十定律”，成為生物制藥行業面臨的共同課題。
相對于傳統的藥物研發普遍采用的仿真、化學生物實驗等方式，AI成為加速藥物研發的關鍵步驟，能夠縮短研發周期、降低研發成本、提高研發成功率。據英國AI制藥公司埃克賽恩希亞發布的數據，AI將項目立項推進到臨床前候選化合物的時間，從平均4年半縮短至約13.7個月。
依托人工智能機器學習、自然語言處理、深度學習、圖像識別、認知學習等能力，AI在新藥研發中的應用場景，廣泛運用于靶點藥物研發、候選藥物挖掘、化合物篩選、預測ADMET性質、藥物晶型預測、輔助病理生物學研究、發覺藥物新適應癥等方面。
AI+生物制藥的不斷發展，直接帶動AI大模型的開發，對強大算力支撐的要求也越來越高。比如在靶點藥物研發階段，需要通過篩選大型數據庫，查找具有所需生物活性的潛在藥物，產生的大部分數據都是浮點數據，屬于計算密集型、高并發業務，同時有大通信量和低延時要求，在高負載情況下，藥物研發系統性能和服務器節點數量、GPU數量在一定范圍內均呈正相關態勢。這就需要算力平臺具備高主頻、大內存、網絡帶寬高、GPU計算效率高等運行能力。
智算中心解決方案，助力生物制藥行業高質量發展
近年來，新華三集團在人工智能領域全面布局，并將全棧數字化能力，充分應用于生物制藥領域。依托在計算、網絡、存儲、管理平臺等領域的技術積累，新華三創新打造智算中心解決方案，通過高性能、高密度、高集成度、易管理性的計算系統，實現AI與生物制藥應用場景的高度適配。
計算方面：新華三能夠以多款異構加速計算服務器，為高性能計算提供豐富選項與強大算力，單機可支持最大20塊GPU，單機最高算力5PFLOPS，可以按照藥物研發應用具體需求靈活配置，隨心擴展。以面向大規模AI訓練場景的H3C UniServer R5500 G5為例，將搭載NVIDIA GPU產品，較上一代AI應用算力提升20倍。
網絡方面：面對數據高速互聯的需求，新華三能夠提供全套高帶寬、低延時的網絡方案，以200G的IB高速網絡及400G高性能RoCE網絡，幫助藥物研發用戶消除系統的網絡性能瓶頸，高速連接應用系統和算力平臺，發揮出方案最大性能。
存儲方面：為高效應對海量數據存儲需求，新華三通過高性能分布式存儲系統CX5000和X10000，配置不同類型的存儲池，對數據進行分級管理：對于高IO需求業務，如藥物研發算法訓練等相關數據放置到全閃存儲池中；對于低負載通用系統數據歸置到普通存儲池中，可通過領先的SSD緩存加速技術保證普通存儲池IO性能；同時配置大容量歸檔存儲，對研發數據進行長期留存。
平臺方面：新華三自研的傲飛AMPHA高性能計算管理平臺，能夠將高性能計算與人工智能融合管理，打造高效實用的調度系統，實現大規模集群統一管理，和第三方環境數據數學庫及AI算法框架等無縫兼容銜接，大幅提升計算效率；同時采用開放架構，分層解耦，不綁定軟件廠商、不限制用戶選擇，根據實際需求適配。
如今，無論是傳統跨國藥企、大型科技公司還是生物科技初創企業，都在加快布局AI生物制藥。作為智能制藥的創新引領者和產業實踐者，新華三集團深耕行業多年，不斷推動AI+生物制藥場景化落地，目前已累計服務了數十家頭部生物制藥企業，為推動生物制藥行業高質量發展起到了很好的示范作用。面向未來，新華三集團將始終堅持以“云智原生”戰略為引領，積極發揮自身優勢，推動AI在生物制藥領域的不斷深化，攜手所有生態合作伙伴，為助力生物制藥行業高質量發展貢獻屬于自己的一份力量！
