BioNeMo Inference Runtime 是什么？
NVIDIA 推出的推理运行时，可在 NVIDIA GPU 上加速受支持的生物分子结构预测模型，保留 PyTorch 工作流，并使用优化内核和 CUDA Graphs 提升模型执行速度。
High-Throughput Structure Prediction with BioNeMo Inference Runtime
（翻译）使用 BioNeMo 推理运行时进行高通量结构预测
资讯摘要
Biomolecular structure prediction is now often run at proteome scale, where the goal is to move an entire worklist through the pipeline efficiently.
AI 摘要
NVIDIA BioNeMo Inference Runtime（BioIR）面向蛋白质组规模的结构预测，在 GPU 上通过优化内核和 CUDA Graphs 加速推理，并可用 Ray 在单节点多 GPU 上部署完整模型副本。文章以 Boltz-2 为例，介绍端到端处理、串行验证、Ray 扩展、五阶段流水线调优及性能测量，并给出 H100/H200 上相对 OSS torch.compile 的模型前向加速数据。
AI 问答
如何用 Ray 扩展独立输入的处理？
在端到端处理器中选择 Ray 后端，可在当前节点每块可见 GPU 上放置一个完整模型副本，并将独立输入分发到副本；容量规则为 engine_stage.compute × engine_stage.num_gpus ≤ 可见 GPU 数。
BioIR 的加速效果如何？
早期基准测试显示，相对 OSS torch.compile，OpenFold3、Boltz2 和 OpenFold2 monomer 在 H100 上几何平均模型前向加速分别为 1.55×、1.78×、2.56×，在 H200 上为 1.54×、1.75×、2.61×。
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