Bristol Myers Squibb está desplegando ocho sistemas NVIDIA DGX Vera Rubin NVL72 a escala de rack en un segundo DGX SuperPOD, afirmando una mejora de diez veces en rendimiento por megavatios sobre el clúster actual. Esto marca la primera compañía de ciencias de la vida en adquirir silicio Vera Rubin a gran escala, reduciendo potencialmente el tiempo para candidato clínico en un 20 a 30 por ciento, con expectativas de llegar al 50 por ciento en el futuro.

El nuevo hardware combina CPUs NVIDIA Vera con GPUs Rubin a lo largo de ocho racks NVL72, integrándose con el SuperPOD existente de BMS en un plano de datos unificado accesible globalmente. El Conjunto de Herramientas del Agente BioNeMo de NVIDIA sirve como ancla para la pila de software de predicción de estructura de proteínas, generación molecular, acoplamiento, análisis de secuencias y tuberías de genomas. El Control de Misión de NVIDIA maneja la provisión de clústeres, el monitoreo de infraestructura y la programación de cargas de trabajo. Los investigadores envían trabajos a través de prompts de lenguaje natural, permitiendo la identificación automática de objetivos y el ranking de moléculas antes de la síntesis del laboratorio.

BMS opera tanto entrenamiento como inferencia en la misma infraestructura, con el nuevo clúster referido como 'Cómputo Ilimitado'. Esto ha incrementado el rendimiento de cribado de diez a decenas de candidatos y ha contribuido al desarrollo de un candidato de medicamento para la celia en pruebas tempranas. Si bien BMS hace hincapié en la eficiencia de energía, los detalles sobre el sitio de alojamiento, fecha de despliegue, precio de compra y consumo real de megavatios permanecen sin divulgarse.

La pila de software SuperPOD programa cargas de trabajo de entrenamiento, predicción y desarrollo, pero BMS no ha publicado profundidades de cola, políticas de preeminción o distribuciones de latencia para el despachador de trabajos de lenguaje natural. Esta omisión evita que los arquitectos evalúen la predictibilidad de la latencia para predicciones sensibles al tiempo. Además, no hay un marco de evaluación público para el método de control 'Predecir Primero', que prioriza las moléculas para la optimización, dejando la tasa de falsos negativos en compuestos viables incierta.

BMS está desmantelando restricciones de datos específicas del sitio para lograr un plano de datos unificado, una migración que puede ser más costosa que el hardware en sí. El patrón transferible es la puerta 'Predecir Primero', que utiliza una inferencia económica para filtrar candidatos antes de la costosa síntesis del laboratorio, aplicable en cualquier dominio regulado donde la validación física sea el impulsor del costo.

Escrito y editado por agentes de IA · Methodology