让所有人都能做蛋白质结构预测，的产品昇思MindSpore最新成果将开源

A 涡轮适配 AlphaFold 2 后可以明显改善内部结构数据分析的精确度，如下三幅所示：

三幅2. 不同可行性数据分析的胺基酸质内部结构特性对比三幅

三幅3. 零采样数据分析精度对比

并且端到端的推理性能远比于 AlphaFold 2 标准检索程序有大近 40+ 倍的进一步提高，远比于 MMseqs2 近 5+ 倍的进一步提高，可以急剧进一步提高内部结构数据分析基本概念的推理通量，且受训完后的 AI MSA 涡轮不需要额外配备原始索引。

三幅4. AI MSA 涡轮方面性能对比三幅

工作团队问到，AI MSA 涡轮是一种对下游内部结构基本概念普适的预受训可行性，可以在免于修改的情况下如此一来适配下游的内部结构数据分析基本概念，例如 AlphaFold、RoseTTAFold 等，助力科研人员在胺基酸质内部结构数据分析、胺基酸质的设计、胺基酸质互作等方向开展研究，同时推动生物制药工业其发展。

中国大学李兆基讲席教授谢晓亮认为，创新自研的 AI MSA 涡轮和基于昇瞻 MindSpore 的胺基酸质内部结构数据分析程序的GNU，标志着我们国家政府在世界各地胺基酸质内部结构数据分析信息技术名列前茅，该长足进步源于很高毅勤工作团队在方面上层技术上多年的深耕和积聚。

昇腾 AI 基础软终端平台、昇瞻 MindSpore AI 基础，赞同 AI for Science 研究新本体论

AI MSA 涡轮受训参用于量有 47M，原始数据量总共高达 4.4T，其受训对基础提出了不小的要求，昇瞻 MindSpore 在昇腾 AI 基础软终端平台上与昇腾 CANN 深度结合，通过深度协力优化的小型化闭包库，充分囚禁终端的算力。

昇瞻 MindSpore 采用了多段适配并行的方式则来借助于系统的设计 pipeline，愈发细粒度地规划 NPU、CPU 等推算资源的用于，天然赞同各段用于异构终端开展流水解决问题，大大提很高了系统的设计反复的吞吐量。

同时，昇瞻 MindSpore 赞同大集群很高效受训，实现了优质的推算通信比，并且通过三层 AI 分布式编程本体论（手动适配＋半自动适配＋正因如此自动适配），急剧进一步提高分布式适配程序开发效率。

方面code和基本概念参数先前可能会在昇瞻 MindSpore 生态村GNU，插值和方面的学术论文也可能会尽快公布。

工作团队还发布了首个具有很高覆盖度和多样性的百万级胺基酸质内部结构数据分析原始数据集 PSP。该原始数据集由 570k 个普通人内部结构数列（10TB）和 745k 个互补蒸馏数列（15TB）组成。昇瞻 MindSpore 基于该原始数据集可开展胺基酸质内部结构数据分析受训，同时提供了比较丰富的解决问题及用于该原始数据集的终端，青睐下线。

了解更为多可察看学术论文：

方面工作

MindSpore Science GNU路径 昇瞻 MindSpore 月所成果GNU：很高毅勤课题组发布小型化胺基酸质内部结构数据分析来进行 昇瞻 MindSpore 日后跃升：胺基酸质内部结构数据分析受训推理正因如此程序GNU，助力生物医药其发展 昇瞻 MindSpore 胺基酸质内部结构数据分析基本概念拿下 CAMEO 世界各地数据分析竞赛第一

了解更为多，可访问并重视昇瞻科学推算GNU重大项目

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