bioinformatics & genomics – NVIDIA 技術ブログ

BioNeMo Framework を使って最新のタンパク質言語モデルを作成する簡単な方法

Thu, 16 May 2024 08:29:10 +0000

Reading Time: 3 minutes BioNeMo Framework は、創薬のための生成 AI モデルを開発するため、NVIDIA が提供しているフレームワークで、研究開発者が生成 AI、大規模言語モデル (LLM)、および基盤モデルの構築とデプロイを容易に行うことができます。本記事では BioNemo Framework を利用して、大規模タンパク質モデルの事前學習、ファインチューニングと推論方法について説明します。この記事を執筆している時點では、BioNeMo Framework の最新バージョン v1.4 がリリースされ、コンテナーが NGC で一般公開されており、ダウンロードが可能です。コンテナーには以下のゲノム、タンパク質、低分子、シングルセルに関する 11 種類のモデルが含まれていますが、

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GROMACS 2023 における CUDA Graphs のガイド

Fri, 14 Apr 2023 01:54:58 +0000

Reading Time: 4 minutes GPU は新しい世代になるごとに高速化され続けており、GPU 上の各アクティビティ (カーネルやメモリコピーなど) が非常に速く完了することがよくあります。従來、各アクティビティは CPU が個別にスケジューリング (起動) する必要があり、関連するオーバーヘッドが蓄積して性能のボトルネックになることがありました。CUDA Graphs 機能は、複數の GPU アクティビティを 1 つの計算グラフとしてスケジュールできるようにすることで、この問題に対処します。この記事では、生體分子システムのシミュレーションパッケージであり、世界で最も利用されている科學ソフトウェアアプリケーションの 1 つである GROMACS で、CUDA Graphs がどのように最近では活用されているかをご説明します。

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ゲノミクス用の大規模言語モデルが多様なタスクにおいて優れたパフォーマンスと汎化性を示す

Thu, 12 Jan 2023 09:02:00 +0000

Reading Time: < 1 minute InstaDeep、ミュンヘン工科大學 (TUM) および NVIDIA のコラボレーションにより、ゲノミクス用の複數のスーパーコンピューティング規模の基盤モデルが開発されました。本モデルは、プロモーターやエンハンサー部位の予測など、多數の予測タスクで最先端のパフォーマンスを発揮します。研究者の共同チームは、ゲノミクスでトレーニングされた大規模言語モデル (LLM) が、多數のゲノムタスクにわたって汎化することを示しました。以前のアプローチでは専門のモデルが必要でした。1 月 9 日～ 12 日に開催された第 41 回 JP モルガンヘルスケアカンファレンスにおいて、NVIDIA ヘルスケア擔當バイスプレジデント、キンバリーパウエル (Kimberly Powell) が招待講演を行い、本研究について紹介しました。

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