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挑戰(zhàn)：

使用該企業(yè)當(dāng)前本地計(jì)算資源運(yùn)行VS數(shù)據(jù)庫一次大約需要的時(shí)間1251天

應(yīng)用：

Vina，NetMHC

產(chǎn)品：

軟硬一體算力解決方案

應(yīng)用場(chǎng)景：

小分子篩選

使用速石平臺(tái)，工作負(fù)載隨時(shí)可以溢出到AWS進(jìn)行計(jì)算，數(shù)分鐘可完成1000+節(jié)點(diǎn)的并行計(jì)算。效率提升14倍的同時(shí)，成本下降了76%

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挑戰(zhàn)：

當(dāng)日五點(diǎn)前樣本數(shù)據(jù)要求8小時(shí)內(nèi)處理完畢，本地資源不足以按時(shí)完成，需要使用云端資源滿足高峰計(jì)算需求

應(yīng)用：

自主研發(fā)的特有基因分析工具

產(chǎn)品：

軟硬一體算力解決方案

應(yīng)用場(chǎng)景：

母嬰領(lǐng)域的消費(fèi)級(jí)基因檢測(cè)

本地和云端一體化管理，通過本地集群滿足數(shù)據(jù)預(yù)處理和本地計(jì)算及存儲(chǔ)需求，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能調(diào)度算法預(yù)測(cè)任務(wù)完成時(shí)間，按需調(diào)度到云端滿足彈性計(jì)算需求

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挑戰(zhàn)：

本地內(nèi)存資源和GPU資源有限，訓(xùn)練速度慢。公有云GPU費(fèi)用高，希望公有云上資源能有效利用

應(yīng)用：

GPU

產(chǎn)品：

軟硬一體算力解決方案

應(yīng)用場(chǎng)景：

多藥副作用訓(xùn)練

通過速石平臺(tái)GUI Wizard方式，只需要三步：上傳/選擇數(shù)據(jù) -選擇算法-提交任務(wù)，即可開始。利用AWS P3實(shí)例進(jìn)行AI分布式訓(xùn)練，訓(xùn)練時(shí)間由原來的9天縮短到2天左右，解決算得慢問題。按需啟動(dòng)GPU/TPU實(shí)例，并內(nèi)置費(fèi)用預(yù)警和限制功能，降低成本

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挑戰(zhàn)：

讓過去需要耗費(fèi)幾個(gè)月的篩選時(shí)間縮短到1天以內(nèi)

應(yīng)用：

Schr?dinger

產(chǎn)品：

生物/化學(xué)計(jì)算服務(wù)

應(yīng)用場(chǎng)景：

Shape Screening

我們用Schr?dinger（薛定諤）輔助用戶對(duì)7.8億多個(gè)分子進(jìn)行了篩選，用了云上的幾萬個(gè)Core，計(jì)算時(shí)長(zhǎng)僅花費(fèi)了3-13個(gè)小時(shí)（每個(gè)Core上所需時(shí)間不一樣）

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