Acelere a Inferência de Estrutura de Proteínas em Mais de 100x com o NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition

TL;DR

• O NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition acelera a inferência end-to-end de estruturas de proteínas em um único servidor usando OpenFold, com precisão equivalente ao AlphaFold2.
• Benchmarks indicam até 138x mais rápido que o AlphaFold2 e cerca de 2,8x mais rápido que o ColabFold; acelerações de alinhamento e de inferência excedem centenas de vezes em relação a baselines de CPU.
• A plataforma oferece 96 GB de memória de alto desempenho (1,6 TB/s), capacidade MIG que faz um único cartão agir como quatro GPUs e fluxos de trabalho totalmente resididos na GPU para MSAs grandes e ensembles de proteínas.

Contexto e antecedentes

Compreender a estrutura de proteínas é fundamental para acelerar descoberta de fármacos, engenharia de enzimas e biotecnologia agrícola. Desde o AlphaFold2, as inferências de estrutura de proteínas remodelaram a forma como a pesquisa é feita, mas gargalos de desempenho continuam a impactar custo de computação e prazos. A geração de MSAs baseada em CPU e a inferência GPU ineficiente contribuíam para tempos de computação longos. Nesse cenário, a NVIDIA e os laboratórios de Digital Biology Research desenvolveram acelerações para o pipeline completo, da geração de MSA até a predição final, sem perder exatidão. O resultado é a capacidade de realizar análises de proteínas em grande escala com OpenFold em hardware RTX PRO de alto desempenho, tornando Folding de proteomas acessível a laboratórios, plataformas de software e provedores de nuvem. Em termos de magnitude, as melhorias aceleram a linha de montagem de alinhamentos com MMseqs2-GPU e as otimizações de software, abrindo caminho para pipelines end-to-end que antes exigiam clusters CPU extensos. Post no blog da NVIDIA. A carga de trabalho moderna de dobragem de proteínas envolve MSAs em escala metagenômica, refinamento iterativo e cálculos de ensembles, que podem exigir horas de computação por alvo. Escalar esses workloads por todo o proteoma ou por bibliotecas de alvos de fármacos em infraestrutura baseada em CPU é, em geral, inviável. A aceleração baseada em GPU mostrada com o RTX PRO 6000 Blackwell muda esse panorama, movendo componentes críticos do fluxo de trabalho para uma única máquina de servidor poderosa e permitindo foldings em velocidades sem precedentes. Em benchmarks, o MMseqs2-GPU mostrou ganhos significativos sobre o JackHMMER, destacando o papel transformador da GPU na bioinformática.

O que há de novo

O RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition traz uma combinação de inovações de hardware e software para acelerar a inferência de estruturas de proteínas:

• Plataforma de GPU de alto desempenho para inference end-to-end com OpenFold, acelerada por novas instruções e otimizações do TensorRT.
• Integração eficiente do MMseqs2-GPU para geração de MSA, reduzindo bastante o tempo de pré-processamento.
• Otimizações sob medida do TensorRT para OpenFold, gerando ganhos consideráveis na velocidade de inferência.
• Validação em benchmarks padrão, incluindo 20 alvos de proteínas CASP14, demonstrando previsões com TM-scores equivalentes ao AlphaFold2, mas com velocidade muito maior.
• Memória de 96 GB com largura de banda de 1,6 TB/s e suporte MIG, permitindo ensembles grandes e MSAs inteiramente na GPU; MIG transforma um RTX PRO 6000 em quatro GPUs virtuais, viabilizando multiusuários sem perder desempenho.
• Disponibilidade imediata: o RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition já está disponível via NVIDIA RTX PRO Servers e em instâncias de nuvem de provedores líderes.

Por que isso importa (impacto para desenvolvedores/empresas)

Para equipes de desenvolvimento de plataformas de descoberta de fármacos, proteômica ou preparação para pandemias, esse avanço se traduz em benefícios reais:

• Prova de conceito e entregas mais rápidas: previsões iniciais mais rápidas permitem testar hipóteses com maior agilidade, acelerar ciclos de design e tomadas de decisão.
• Folding em escala de proteoma torna-se viável em um único servidor, reduzindo a necessidade de grandes clusters CPU e tornando análises de grande escala acessíveis a equipes menores.
• A capacidade de rodar todo o fluxo de trabalho na GPU reduz movimentação de dados e acelera experimentação, acelerando ciclos de desenvolvimento de fármacos, melhorias de culturas agrícolas e ferramentas de biossegurança.
• O MIG facilita a colaboração entre usuários em um servidor compartilhado, otimizando o uso de recursos em laboratórios, ambientes de nuvem e centros de pesquisa.
• A combinação de OpenFold, cuEquivariance, TensorRT e MMseqs2-GPU no mesmo dispositivo define um novo patamar para a velocidade de inferência de estruturas de proteínas, com implicações diretas para pesquisa e produtos industriais. A NVIDIA observa que as acelerações ocorrem sem comprometer a exatidão das previsões em relação ao AlphaFold2. Post no blog da NVIDIA.

Detalhes técnicos ou Implementação

O desempenho decorre de uma combinação de capacidades de hardware e otimizações de software:

• Suporte de hardware: 96 GB de memória de alta largura de banda (1,6 TB/s) com capacidade MIG, permitindo que a cadeia completa de inferência permaneça na GPU, incluindo grandes MSAs e ensembles de proteínas. MIG facilita que um único RTX PRO 6000 seja particionado em quatro GPUs virtuais para atender a múltiplos fluxos de trabalho.
• Pilha de software e otimizações: instruções novas e otimizações do TensorRT orientam o OpenFold, com ganhos adicionais de 2,3x na inferência frente a setups base do OpenFold.
• Desempenho em benchmarks: a equipe de biologia computacional validou o OpenFold no RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition com TensorRT. Folding completo com esse conjunto de hardware alcançou 138x mais rápido que o AlphaFold2 e cerca de 2,8x mais rápido que o ColabFold, mantendo TM-scores idênticos. Em um benchmark separado de alinhamento, o MMseqs2-GPU em um único L40S ficou ~177x mais rápido que o JackHMMER em CPU de 128 núcleos, com até 720x mais rápido quando distribuído em oito GPUs L40S.
• Integração de fluxo de trabalho: um exemplo completo demonstra implantar o OpenFold2 NIM em uma máquina local, construir requisições de inferência e usar um endpoint local para gerar previsões de estrutura de proteínas. Isso viabiliza folding em um único servidor com velocidade de classe mundial, tornando análises de proteoma acessíveis a laboratórios e plataformas de software.
• Disponibilidade e implantação: o RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition está disponível hoje via NVIDIA RTX PRO Servers com fabricantes globais de sistemas e em instâncias de nuvem de provedores líderes. A NVIDIA incentiva parceiros a colaborar para realizar folding de proteínas em velocidade e escala sem precedentes. O reconhecimento inclui pesquisadores da NVIDIA, da University of Oxford e da Seoul National University.

Principais conclusões

• A inferência end-to-end de estruturas de proteínas pode ser executada em um único servidor com o RTX PRO 6000 Blackwell, oferecendo velocidade de classe mundial sem perda de exatidão em relação ao AlphaFold2.
• Os ganhos abrangem todo o pipeline: MMseqs2-GPU acelera a geração de MSAs, otimizações do TensorRT aceleram o OpenFold e o conjunto resultante supera significativamente fluxos baseados em CPU.
• Nos benchmarks, o folding com esse conjunto de tecnologias atinge até 138x mais rápido que o AlphaFold2 e cerca de 2,8x mais rápido que o ColabFold, com alinhamentos 177x mais rápidos em um único L40S e até 720x com múltiplas GPUs.
• Recursos como 96 GB de memória e MIG permitem fluxos de trabalho grandes, residentes na GPU, com compartilhamento entre usuários sem perda de desempenho.
• A disponibilidade é imediata hoje por meio de NVIDIA RTX PRO Servers e provedores de nuvem, abrindo o caminho para adoção em laboratórios e plataformas empresariais.

Referências

• https://developer.nvidia.com/blog/accelerate-protein-structure-inference-over-100x-with-nvidia-rtx-pro-6000-blackwell-server-edition/