百图生科发布xTrimoMultimer模型开源版

最近几天，百图生科发布并开放了xTrimo多聚体模型的开源版本，同样支持蛋白质单体和复合体的结构预测XTrimo多聚体可以更好地理解靶蛋白和抗原抗体之间的相互作用，这是利用人工智能设计新药的关键技术在这个开源版本的模型中，白土胜科和陈露技术，通过同步引入大模型加速的各种技术手段，包括数据并行，模型并行，流水线并行，动态轴并行等，显著降低了蛋白质结构预测模型推理的时间和经济成本，提高了蛋白质结构预测模型领域的设计和部署效率，使训练更大的模型成为可能

作为中国生物计算平台公司，百图生科致力于构建领先的生物计算模型，可以驱动生物计算引擎的各种任务算法的开发，完成突破性的靶点发现和药物设计托斯卡纳xTrimo模型系统是一个生物跨模态预训练模型系统，可以刻画单体蛋白质与蛋白质的相互作用，免疫细胞与免疫系统的多层次生物学问题，为免疫调节蛋白药物的研发提供强大的计算生物学能力

XTrimo多聚体，开源版本，是百图生科大模型系统的核心模块之一，可以支持单体和复杂蛋白质的结构预测与Alphafold Multimer等行业现有模型相比，xTrimo Multimer开源版在底层优化了长序列推理的计算复杂度，通过CUDA优化和内核融合，在单卡推理上实现了明显的性能提升xTrimo多聚体开源模型与AlphaFold2和OpenFold相比，在相同准确率下，单卡推理性能提高1—2倍以上

XTrimo多聚体开源模型也支持很长序列的分布式推理xTrimo Multimer通过模型并行，流水线并行，动态轴并行等技术，可以高效地将计算和部分内存分配到不同的设备上，从而解决超长序列面临的计算和内存挑战在2K到3K的序列长度下，xTrimo多聚体开源版使用多张卡进行推理与OpenFold和AlphaFold 2相比，推理速度分别高达8.47倍和11.15倍，与Uni—Fold2.0相比，推理速度高达4.45倍，大大提高了模型在药物设计工业场景中的实际可用性

Xtimo多聚体开源版本也可以支持高达4K的序列推理在这个长度下，OpenFold和AlphaFold 2受限于显存，Xtimo多聚体开源版可以在20分钟左右完成4K序列的推理，从而为药物设计解锁新的可能空间

xTrimo多聚体开源模型的效率提升，是拜图柯胜大模型体系的构建所赐，也是基于与陈露科技庞氏AI团队在计算效率提升上的深度合作这也是面向大模型时代的通用深度学习系统panolo—AI在生命科学领域应用的重要进展未来，双方将继续加强在生物计算大模型方面的合作，共同帮助深度学习在创新药物研发中的应用和落地

百生科首席人工智能科学家乐松表示:从单个蛋白质结构的模拟，到不同蛋白质之间相互作用的识别，再到蛋白质复合物的绘制，百生科致力于解码和建模复杂的人类免疫系统，开发突破性和创新性药物，对免疫系统进行编程，并治愈多种免疫相关疾病xTrimo多聚体开源模型的发布，是我们携手陈露科技庞氏人工智能团队，利用其在高性能计算方面的优势，以及百图盛科在生物计算领域前沿的技术积累，向百图盛科xTrimo多模态生物计算大模型系统迈进的又一步

涂生科是中国生物计算引擎驱动的创新药物研发平台，由百度创始人李彦宏于2020年创立该公司致力于将前沿的AI和生物技术相结合，构建高通量的干湿闭环生物计算引擎，对蛋白质，免疫细胞和免疫系统的复杂规律进行建模，从而开发全新的蛋白质药物，对免疫系统进行重新编程，治疗数十种免疫相关疾病目前，公司在京，苏，硅谷建立了三个R&D中心和数万平方米的高通量实验室，组建了数百名院士和行业专家组成的专业团队，研发了具有数千亿关系的多组学免疫图谱，具有数千亿参数的多模态生物计算模型，年产数亿数据的智能蛋白质，免疫系统实验模拟器等一系列重要科学装置目前，公司已围绕多种肿瘤免疫和自身免疫性疾病建立了30多个独立药物研发项目，并通过优秀开发者计划与国内外著名机构建立了数十个联合开发项目