top of page
Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
logo.png

NVIDIA meningkatkan skala prediksi kompleks protein dengan GPU.

Generatived

13/4/26, 00.00

NVIDIA (California) melaporkan kemajuan dalam prediksi kompleks protein skala besar, memperluas kumpulan data struktural di luar model monomer. Struktur kompleks digambarkan sebagai hambatan utama dalam penelitian biologi.

Perusahaan tersebut menunjukkan bahwa alur kerja berkecepatan tinggi memungkinkan prediksi kompleks homomerik dan heteromerik. Pemisahan pembuatan MSA dari inferensi struktur dikatakan dapat meningkatkan efisiensi komputasi.

Alat-alat yang dipercepat seperti MMseqs2-GPU, TensorRT, dan cuEquivariance diterapkan untuk mengoptimalkan penggunaan GPU. Skalabilitas multi-node memungkinkan inferensi tingkat proteom dalam waktu eksekusi yang praktis.

Upaya ini dicatat untuk memperluas akses ke data struktural dengan tingkat kepercayaan tinggi, mendukung aplikasi dalam penemuan obat dan analisis biologis, dengan perluasan kumpulan data lebih lanjut yang diharapkan.

Bagikan artikel ini:

Tin tức mới nhất
NVIDIA nvCOMP mengurangi biaya titik pemeriksaan pelatihan AI.

NVIDIA nvCOMP mengurangi biaya titik pemeriksaan pelatihan AI.

13/4/26, 00.00

NVIDIA (California) menyatakan bahwa overhead checkpointing dalam pelatihan LLM skala besar terus mendorong biaya penyimpanan dan komputasi yang signifikan

NVIDIA meningkatkan skala prediksi kompleks protein dengan GPU.

NVIDIA meningkatkan skala prediksi kompleks protein dengan GPU.

13/4/26, 00.00

NVIDIA (California) melaporkan kemajuan dalam prediksi kompleks protein skala besar, memperluas kumpulan data struktural di luar model monomer.

NVIDIA memungkinkan penjadwalan Slurm pada klaster Kubernetes.

NVIDIA memungkinkan penjadwalan Slurm pada klaster Kubernetes.

13/4/26, 00.00

NVIDIA (California) menjelaskan metode untuk menjalankan Slurm di Kubernetes menggunakan Slinky slurm-operator.

Microsoft menguraikan model operasi keamanan siber SOC berbasis agen.

Microsoft menguraikan model operasi keamanan siber SOC berbasis agen.

13/4/26, 00.00

Microsoft (Washington) menguraikan model "agentic SOC", yang menggeser operasi keamanan dari respons reaktif ke antisipasi perilaku penyerang dan pembatasan jalur serangan.

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

Bagikan artikel ini:

Bagikan artikel ini:

Generatived

Hãy theo dõi chúng tôi

  • Facebook
  • X

Bahasa

Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.

Generatived AI Logo

Generatived adalah layanan yang memberikan informasi dan tren khusus dalam AI Generatif. Kami akan melakukan yang terbaik untuk menyampaikan informasi tentang dunia yang berubah dengan cepat.

  • Facebook
  • X

Ikuti kami

Bahasa

Berita terkini
NVIDIA nvCOMP mengurangi biaya titik pemeriksaan pelatihan AI.

NVIDIA nvCOMP mengurangi biaya titik pemeriksaan pelatihan AI.

13/4/26, 00.00

NVIDIA (California) menyatakan bahwa overhead checkpointing dalam pelatihan LLM skala besar terus mendorong biaya penyimpanan dan komputasi yang signifikan

NVIDIA meningkatkan skala prediksi kompleks protein dengan GPU.

NVIDIA meningkatkan skala prediksi kompleks protein dengan GPU.

13/4/26, 00.00

NVIDIA (California) melaporkan kemajuan dalam prediksi kompleks protein skala besar, memperluas kumpulan data struktural di luar model monomer.

NVIDIA memungkinkan penjadwalan Slurm pada klaster Kubernetes.

NVIDIA memungkinkan penjadwalan Slurm pada klaster Kubernetes.

13/4/26, 00.00

NVIDIA (California) menjelaskan metode untuk menjalankan Slurm di Kubernetes menggunakan Slinky slurm-operator.

Microsoft menguraikan model operasi keamanan siber SOC berbasis agen.

Microsoft menguraikan model operasi keamanan siber SOC berbasis agen.

13/4/26, 00.00

Microsoft (Washington) menguraikan model "agentic SOC", yang menggeser operasi keamanan dari respons reaktif ke antisipasi perilaku penyerang dan pembatasan jalur serangan.

bottom of page