近日，深势科技与阿里云机器学习 PAI 团队联手，通过全新的蛋白质构造预测推理减速计划 FoldAcc，联合深势 Uni-Fold 最新模型代码和参数，将单次预测能反对的最大氨基酸序列长度晋升至 6.6k，笼罩 99.992% 已知的蛋白序列 ，同时推理速度显著晋升，达到目前已知的最佳推理优化成果，将为 AI 预测蛋白质构造落地利用提供重要助力。
以新冠病毒钻研重点之一——具备三聚体构造的刺突蛋白为例，其氨基酸序列典型总长度靠近 4k，原版 AlphaFold 会因为超出显存限度（OOM）而无奈进行预测计算，应用 Uni-Fold + FoldAcc 则能在 10 分钟左右实现 AI 推理计算。
自 2020 年 DeepMind 推出基于深度学习模型的 AlphaFold2 以来，AI 技术辅助蛋白质构造准确预测的相干钻研备受关注，产学研界不断涌现翻新成绩。然而，在推动 AI 蛋白质构造预测规模化、产业化落地过程中，基础设施及工具欠缺性、AI 模型开发与部署效率等问题，依然是横亘在研究者背后的难题。
2022 年 8 月，深势科技降级并开源 Uni-Fold 我的项目，胜利复现了 AlphaFold2、AlphaFold-Multimer 模型的全尺寸从头训练，并通过多项效率优化，并将 AlphaFold 训练速度晋升 220%，超过 OpenFold、FastFold 等计划，惠及更多研究者。
其中，针对困扰业界已久的 Evoformer 神经网络构造推理性能瓶颈问题，深势科技与阿里云 PAI 团队，基于在 AI 模型系统优化畛域的长期积攒，交融多卡并行、混合精度、编译优化等多项推理优化技术，使 Uni-Fold 训练的模型能进行多卡推理减速，并反对计算更长的氨基酸序列。
典型减速成果的测试后果如下（基于 A100-80G GPU，并启用 bf16）
Uni-Fold 降级开源，反对复合物训练
作为生命科学畛域重要的根底问题，蛋白质构造钻研关系到癌症预警、靶向药物钻研、苍老等临床医学和生命科学课题。传统的蛋白质构造钻研伎俩，如：X 射线晶体学、冷冻电镜等，须要耗费大量工夫和资源。如何疾速高效并且可能规模化地预测蛋白质构造，始终是研究者们探寻求解的重要问题。
2021 年 12 月，深势科技推出 Uni-Fold v1.0.0，国内首次复现了 AlphaFold2 官网代码的全尺寸从头训练，并开源了训练与推理代码；2022 年 8 月，Uni-Fold 降级并开源了最新代码与模型参数，残缺反对蛋白质单体、复合物构造预测模型的推理与训练。
此次开源的 Uni-Fold 基于 PyTorch 复现并改良的 AlphaFold (-Multimer) 模型，反对从头训练和推理部署，并且在 Protein Data Bank（PDB）最新颁布的、模板类似度小于 40% 的单体与复合物测试集上，都获得了与同类开源我的项目统一或更优的准确率。
此外 Uni-Fold 也进行了多项效率优化，将训练工夫由 11 天缩短至约 4 天，显著优于其余同类开源我的项目。
机器学习平台 PAI 提供全链路 AI 工程撑持
阿里云机器学习平台 PAI 为 Uni-Fold 我的项目提供了欠缺的 AI 工程能力。PAI 是国内惟一间断入选 Gartner 数据迷信与机器学习平台报告的机器学习 / 深度学习平台，面向 AI 开发及利用全链路提供全面的工程化服务，并具备丰盛的场景化落地实际。
针对模型推理优化场景，PAI 自研的通用推理加速器 PAI-Blade 能在不同业务场景下，通过模型零碎联结优化，使模型达到最优推理性能，兼容支流机器学习框架，适配 GPU、CPU、端侧设施等多类型减速设施。
其中，PAI-Blade 外围组件 BladeDISC 具备业界当先的动静尺寸模型优化、大颗粒度算子交融等编译优化技术，在阿里巴巴团体内外客户的理论生产场景广泛应用，助力实现高性价比的 AI 利用部署。2022 年 2 月，BladeDISC 我的项目正式开源。
将来，为前沿科研提供更好用的 AI 基础设施
以 AI 蛋白质构造预测为典型代表，AI for Science 的科学研究新范式正获得越来越多冲破，人工智能与生命科学、物理、化学等畛域的技术交错，将为科学研究和产业提高带来极大推动，也对 AI 根底技术与平台利用提出了新挑战。
深势科技是 AI for Science 科学研究范式的先行者，阿里云机器学习平台 PAI 是国内利用最宽泛的机器学习平台之一，咱们将继续为生物医药、能源、资料等畛域的钻研与产业利用提供更好用的 AI 基础设施，独特推动 AI for Science 畛域的技术生态建设。
附录
- 深势科技开源我的项目 Uni-Fold：https://github.com/dptech-cor…
- 阿里云开源 AI 编译器 BladeDISC：https://github.com/alibaba/Bl…