应用与流程众多,公司知识难以沉淀,复用率有待提高
手动定制化Workflow,业务流程调整不方便, 应用调优困难,执行效率低
无法可视化拖拽组件,无法查看中间数据
不同应用与底层资源适配不灵活
海量基础数据维护难(如开源分子库数据整理)
众多的内外部数据分散、不统一,急需有效管理和治理
核心数据缺乏多重安全机制保障,安全性堪忧
数据无法形成资产,复用率低
系统层面缺乏统一的管控和必要的审计
CADD/AIDD需要大量算力加快筛选过程和提高模型精度
研发项目众多时,资源争抢,任务排队,时间更长
应用并行度不足,无法发挥现有资源能力
应用需求的计算多样化,难以获取所需的目标资源
多地研发中心间协同复杂,维护成本高
统一身份认证鉴权,数据应用代码级别的安全协同困难
网络传输稳定性和性能风险对业务存在影响
在混合云需求下,IT运维复杂,耗费较多时间
自定义构建可视化Workflow
简化操作过程,提高研发效率
提供Zinc、Drugbank等开源/自由分子库构建与治理服务
提供海外站点研发数据库高速下载
支持AlphaFold、RoseTTAFold等主流AI应用
支持常见AI框架所需环境的快速搭建
支持更多研发组件按需集成
支持RESTful API业务对接现有客户端
支持在平台内集成第三方生物/化学计算环境应用
提供丰富计算资源,满足不同场景的计算需求
大规模算力智能调度,提升研发效率,降低成本
专业BIO-IT专家团队输出能力与经验
支持自动化运维、监控与告警
Gromacs、Rosetta、Vina
分子筛选、动力学模拟、苗头化合物优化
1经评估发现本地机房建设的投资较大且周期较长,同时缺乏IT团队,影响业务开展,希望有平台能快速帮助团队开展研发业务
2CADD团队最初只有一个人,希望能有专业服务商协助进行软件的测试和调试,同时提供对CADD业务场景的支持
3需要充足的CPU、GPU等算力资源,同时希望以低成本方式满足高峰算力需求
4对数据安全有较高要求,要求计算环境私有化,确保数据资产安全
AlphaFold2
蛋白质三维结构的预测
1本地计算资源有限,多部门争抢,导致许多任务被推迟,效率不高
2AlphaFold2需要使用GPU来加速蛋白质结构的预测,在实际业务中最多一次需跑十几个任务,并发需求多,如果按峰值购买GPU卡,一次性投入较高
3研发只了解应用,对AlphaFold2软件的调优不够熟悉
Schrödinger、Vina、Rosetta、Gromacs
小分子筛选
1本地资源有限,项目需求紧迫,需将数月才能完成的分子筛选任务压缩至几天内
2研发人员对应用了解有限,不懂调优配置,需IT专家提供支持
3IT人员没有能力支持研发所需应用的环境搭建、部署等工作,需要研发人员自己摸索,人力成本浪费较大
4项目预算有限,希望尽量控制成本完成任务
Schrödinger、LeDock
小分子虚拟筛选
1用户不具备海外多分子库及大规模数据的下载能力,并且由于多库数据格式、结构等不同,难以整合与管理多库相关数据
2用户不熟悉应用工具的集群化并行使用,部分工具不支持并行运行,单机运行任务效率低
3本地资源配置低、数量少,无法满足研发业务对效率的要求
Gromacs、Rosetta、Vina
分子筛选、动力学模拟、苗头化合物优化
1经评估发现本地机房建设的投资较大且周期较长,同时缺乏IT团队,影响业务开展,希望有平台能快速帮助团队开展研发业务
2CADD团队最初只有一个人,希望能有专业服务商协助进行软件的测试和调试,同时提供对CADD业务场景的支持
3需要充足的CPU、GPU等算力资源,同时希望以低成本方式满足高峰算力需求
4对数据安全有较高要求,要求计算环境私有化,确保数据资产安全
AlphaFold2
蛋白质三维结构的预测
1本地计算资源有限,多部门争抢,导致许多任务被推迟,效率不高
2AlphaFold2需要使用GPU来加速蛋白质结构的预测,在实际业务中最多一次需跑十几个任务,并发需求多,如果按峰值购买GPU卡,一次性投入较高
3研发只了解应用,对AlphaFold2软件的调优不够熟悉
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