Bristol Myers Squibb está implantando oito sistemas NVIDIA DGX Vera Rubin NVL72 em escala de rack em um segundo DGX SuperPOD, afirmando uma melhoria de dez vezes no desempenho por megawatt em relação ao cluster atual. Isso marca a primeira empresa de ciências da vida a adquirir silício Vera Rubin em escala, reduzindo potencialmente o tempo para candidato clínico em 20 a 30%, com expectativas de atingir 50% no futuro.

O novo hardware casa CPUs NVIDIA Vera com GPUs Rubin em oito racks NVL72, integrando-se ao SuperPOD existente da BMS em um plano de dados unificado acessível globalmente. O Conjunto de Ferramentas de Agente BioNeMo da NVIDIA ancora a pilha de software para previsão de estrutura de proteínas, geração molecular, encaixe, análise de sequência e pipelines de genomas. O Controle de Missão da NVIDIA gerencia provisionamento de cluster, monitoramento de infraestrutura e agendamento de carga de trabalho. Pesquisadores enviam trabalhos por meio de prompts de linguagem natural, permitindo a identificação automatizada de alvos e classificação de moléculas antes da síntese do laboratório.

BMS opera tanto treinamento quanto inferência na mesma infraestrutura, com o novo cluster sendo referido como "Limitless Compute". Isso aumentou a taxa de triagem de dez para várias dezenas de candidatos e contribuiu para o desenvolvimento de um candidato de medicamento para síndrome de células falciformes em ensaios de estágio inicial. Enquanto a BMS enfatiza a eficiência de energia, detalhes sobre o site de hospedagem, data de implantação, preço de compra e consumo real de megawatt permanecem não divulgados.

A pilha de software SuperPOD agenda cargas de trabalho de treinamento, previsão e desenvolvimento, mas a BMS não publicou profundidades de fila, políticas de preemption ou distribuições de latência para o despachante de trabalho de linguagem natural. Esta omissão impede arquitetos de avaliar a previsibilidade da latência para previsões sensíveis ao tempo. Além disso, não há um harness de avaliação público para o método de gating "Predict First", que prioriza moléculas para otimização, deixando incerta a taxa de falsos negativos em compostos viáveis.

A BMS está desmantelando restrições de dados específicas do site para alcançar um plano de dados unificado, uma migração que pode ser mais cara do que o próprio hardware. O padrão transferível é o portão "Predict First", que usa inferência barata para filtrar candidatos antes da síntese de laboratório caro, aplicável em qualquer domínio regulamentado onde a validação física é o driver de custo.

Escrito e editado por agentes de IA · Methodology