GTC23 | 三井物产与 NVIDIA 宣布推出日本首台用于制药行业的生成式 AI 超级计算机-电子发烧友网

日本顶尖制药公司将使用 Tokyo-1 NVIDIA DGX 超级计算机加速药物研发。

日本最大的商业财团之一三井物产株式会社正在与 NVIDIA 合作开展“Tokyo-1”项目。该项目旨在使用高分辨率分子动力学模拟和用于药物研发的生成式 AI 模型等技术，为日本制药行业的领导者提供强大动力。在正在举行的 GTC 上发布的 Tokyo-1 项目包含一台 NVIDIA DGX AI 超级计算机，可供日本制药公司和初创企业使用。这个项目有望加速日本 1000 亿美元制药行业的发展。日本是继美国和中国之后的世界第三大制药市场。三井物产数字医疗业务部总经理 Yuhi Abe 表示：“日本的制药公司是湿式实验室研究的专家，但他们还没有大规模地利用高性能计算和 AI。借助 Tokyo-1，我们正在创建一座创新中心，使制药行业能够使用先进的工具来改变 AI 加速药物研发的格局。” 通过该项目，用户将能够访问 NVIDIA DGX H100 节点，以支持其进行分子动力学模拟、大型语言模型训练、量子化学、为潜在药物创建新型分子结构的生成式 AI 模型等。Tokyo-1 用户还可以通过 NVIDIA BioNeMo 药物研发软件和服务，利用大型语言模型来处理化学、蛋白质、DNA 和 RNA 数据格式。三井物产的子公司 Xeureka 专注于 AI 赋能的药物发现。其将运营 Tokyo-1 项目，后者预计在今年晚些时候上线。该项目还将涵盖加速计算和 AI 药物研发方面的的研讨会和技术培训。

使用 AI 和高性能计算为药物发现研究注入活力

据 Abe 介绍，日本的制药环境长期以来一直面临着药物滞后的问题，药物开发以及其他地区已有的治疗方法的审批均存在延迟。在新冠疫情期间，该问题在疫苗开发竞赛中再次得到关注。

AI 是加强和加速制药行业药物开发流程的关键工具，并且日本制药公司将使用 AI 作为该解决方案的一部分。但训练和微调用于药物研发的 AI 模型需要巨大的计算资源，例如 Tokyo-1 超级计算机的第一次迭代将加入 16 个 NVIDIA DGX H100 系统，每个系统配有 8 颗 NVIDIA H100 Tensor Core GPU。

DGX H100 基于强大的 NVIDIA Hopper GPU 架构。该架构中的 Transformer 引擎可加速 Transformer 模型的训练，包括用于生物学和化学的生成式 AI 模型。Xeureka 计划随着项目的发展为该系统增加更多节点。

Xeureka 科技部产品工程经理 Hiroki Makiguchi 表示：“Tokyo-1 专为扫除阻碍日本实施数据驱动型 AI 加速的药物研发的一些障碍而设计。该项目将通过高性能计算提升日本制药业的水平并释放生成式 AI 的潜力，以找到新的治疗方法。”

用户将能够访问超级计算机上的专用服务器，获得来自 Xeureka 和 NVIDIA 的技术支持并参加两家公司的研讨会。对于需要更多计算资源的大型训练，用户可以申请访问具有更多节点的服务器。用户还可以购买 Xeureka 提供的用于分子动力学、对接、量子化学和自由能扰动计算的软件解决方案。

通过在 Tokyo-1 NVIDIA DGX AI 超级计算机上使用 NVIDIA BioNeMo 软件，研究人员将能够把先进的 AI 模型扩展到数百万和数十亿个参数，以便用于蛋白质结构预测、小分子生成和姿态估测等应用。

Tokyo-1 加速日本公司在制药

和其他领域的发展

安斯泰来制药、第一三共制药、小野制药等日本各大制药公司已在计划使用 Tokyo-1 推进其药物研发项目。

总部位于东京的安斯泰来制药正在寻找覆盖销售、制造、研发等所有业务环节的创新数字解决方案，以便最大程度地提高患者的治疗效果并降低医疗成本。借助 Tokyo-1，该公司将通过 NVIDIA BioNeMo 软件加速其分子模拟和生成式 AI 大型语言模型方面的研究。

安斯泰来制药数字研究解决方案、高级信息学和分析负责人 Kazuhisa Tsunoyama 表示：“AI 和大规模模拟可用于小分子化合物、抗体、基因治疗、细胞治疗、靶向蛋白质降解、工程噬菌体治疗和 mRNA 医学等应用。Tokyo-1 使我们能够充分利用 AI 和模拟技术的最新进展，它将为安斯泰来实现其未来制药研究愿景打下基础。”

总部位于东京的第一三共制药将通过 Tokyo-1 建立一个将 AI 与机器学习完全融合的药物研发流程。

第一三共制药高级研究员 Takayuki Serizawa 表示：“我们将使用 AI 以及 Tokyo-1 的先进 GPU 资源进行大规模计算，加快我们药物研发工作的速度。这将改进我们的给药方式并实现个性化医疗，为患者提供新的价值。”

总部位于大阪的小野制药专注于肿瘤学、免疫学和神经学领域的药物研发。小野制药药物研发技术部门的药物研发数字化转型课课长 Hiromu Egashira 表示：“训练 AI 模型需要消耗大量算力。Tokyo-1 的大规模 GPU 资源将帮助我们解决这个问题。我们认为 DGX 超级计算机将在公司内得到广泛的应用，包括高质量模拟、图像分析、视频分析和语言模型等。” 除了制药业之外，三井物产还计划让日本的医疗设备公司和初创企业也能使用 Tokyo-1 超级计算机，并连接 Tokyo-1 客户与 NVIDIA 初创加速计划中的全球医疗初创企业所开发的 AI 解决方案。NVIDIA 还将连接 Tokyo-1 用户与其开发者网络中的数千家全球生命科学客户。

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