AI創薬向け Boltz-2 x FPT GPUクラウド
生体分子の構造予測や相互作用の解析を、速く・簡単に実現できる研究支援ソリューションです。
Boltz-2 NIMは、タンパク質、RNA、DNA、その他の分子の組み合わせに対して、最先端の生体分子構造予測および結合親和性予測機能を提供します。
Boltz-2のアーキテクチャに基づくこのNIMにより、研究者は複雑な生体分子構造を高精度で予測し、分子間相互作用を定量化できるため、幅広い分子構成や結合研究を支援します。
Boltz-2は計算生物学における重要な進歩を示し、以下の予測において前例のない能力を提供します。
このモデルは、単一分子の予測と複雑な多分子アセンブリの両方に対応しており、基礎的な構造生物学から創薬まで、幅広い研究用途に適しています。
高セキュリティ且つ日本リージョン、NVIDIA H200
搭載国内最速級GPUクラウド
GPUコンテナ、GPU仮想マシンなら利用開始1分、すぐに検証開始
NVIDIA H200x1本から複数ノードでのクラスタ利用まで、柔軟なスケールアウト
| メタルクラウド | GPU仮想マシン | GPUコンテナ | |
| GPU数 | 8/ノード | 1/2/4/8 | 1/2/3/4/5/6/7/8 |
| システムメモリ | 2TB/ノード | ※GPU数により異なる | ※GPU数により異なる |
| ストレージ(ローカル) | あり | あり | あり |
| ストレージ(外付け) | 有償オプション | 有償オプション | 有償オプション |
| ご利用規模 | 1チーム/課~ | 1名~ | 1名~ |
| ご利用用途 | 大規模開発・計算 | 検証・小~中規模開発 | 検証・小規模開発 |
| 課金体系 | リザーブド | 従量課金/リザーブド | 従量課金 |
以下の表は、Boltz2 v1.6.0のパフォーマンス実行によるベンチマーク結果を示しています。
| パラメータ | 設定 |
| workers output_format mmcif benchmark_mode compared_backends structure prediction | 1 mmcif structure prediction OSS , TensorRT sompared with and without templates |
以下の表はテンプレートなしのTensorRTを用いた秒単位の報告です。
| テストID | シーケンス長 | 予測時間 (秒) |
| 8eil | 186 | 1.44 |
| 8c4d | 331 | 2.48 |
| 7qsj | 375 | 3.22 |
| 8cpk | 384 | 4.56 |
| 8are(8are) | 530 | 5.66 |
| 8owf | 575 | 6.17 |
| 7tpu | 616 | 5.64 |
| 7ylz | 623 | 7.41 |
| 8GPP | 628 | 6.93 |
| 8clz | 684 | 7.92 |
| 8k7x | 858 | 12.47 |
| 8ibx | 1286 | 21.62 |
| 8gi1 | 1464 | 25.77 |
| 8sm6 | 1496 | 31.06 |
| 8pso | 1499 | 25.13 |
| MSC1 | 1588 | 32.81 |
| BCOR | 1755 | 45.32 |
| EVPL | 2033 | 71.01 |