2025 ASC世界大學(xué)生超算競賽(ASC25)預(yù)賽階段已接近尾聲,經(jīng)預(yù)賽選拔的隊伍將參加5月10日-14日在青海大學(xué)舉行的總決賽。全球300多支高校隊伍在預(yù)賽階段需完成指定任務(wù),其中包括一道基于最新諾貝爾化學(xué)獎成果的人工智能難題――AlphaFold3推理優(yōu)化。參賽隊伍需要根據(jù)組委會的要求,在不同計算平臺上運行并優(yōu)化AlphaFold3結(jié)構(gòu)預(yù)測代碼,同時保持模型精度,推動AlphaFold3在實際業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用落地。
AlphaFold3能以極高精度預(yù)測多種蛋白質(zhì)復(fù)合結(jié)構(gòu)
諾獎應(yīng)用AlphaFold推理優(yōu)化難題亟待突破
2024年諾貝爾化學(xué)獎的一半被授予戴米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)和約翰·江珀(John M.Jumper),以表彰他們在“蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測”方面的貢獻。他們開發(fā)的AlphaFold2模型解決了一個已有50年歷史的重大難題。
精準預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)對生命科學(xué)意義重大。AlphaFold2基于大量氨基酸序列及對應(yīng)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,最終實現(xiàn)了端到端準確預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),不到一年時間就預(yù)測了超過兩億個蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu),而以往完成這些結(jié)構(gòu)的預(yù)測需要花費數(shù)年甚至十幾年的時間,這極大降低了科研時間和成本。以蛋白質(zhì)設(shè)計應(yīng)用為例,傳統(tǒng)蛋白質(zhì)設(shè)計受限于生物試驗的長周期和高成本,只能在已發(fā)現(xiàn)蛋白的局部進行有限探索。而通過AlphaFold預(yù)測蛋白質(zhì)屬性,則突破了生物試驗的速度和成本瓶頸,可在無限空間中探索全新蛋白設(shè)計,為藥物研發(fā)和生物制造帶來無限可能。最新的AlphaFold3功能再度升級,能以極高的精度預(yù)測多種蛋白質(zhì)復(fù)合結(jié)構(gòu),包括蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)、DNA、RNA、配體分子等多種生物分子,在藥物研發(fā)、疾病機理研究、精準醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。
隨著AlphaFold3的廣泛應(yīng)用,其推理優(yōu)化的重要性逐漸凸顯。AlphaFold3的復(fù)雜性很高,其推理過程需要消耗大量的計算資源。盡管現(xiàn)有推理速度已提升至分鐘級,但在高通量設(shè)計體系下,面對百萬級序列預(yù)測,現(xiàn)有速度仍顯不足,限制了業(yè)務(wù)效果提升和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。因此,突破AlphaFold3推理速度優(yōu)化問題是當(dāng)務(wù)之急。但AlphaFold3推理優(yōu)化并非易事,需要在減少模型復(fù)雜度和保持預(yù)測準確性之間找到平衡,以確保優(yōu)化后的模型仍能提供可靠的預(yù)測結(jié)果。若蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測不準確,下游功能必然受影響。
大學(xué)生探索AlphaFold3在更廣泛計算平臺的運行優(yōu)化
為了引導(dǎo)大學(xué)生學(xué)習(xí)理解人工智能與生命科學(xué)研究結(jié)合的最新成果,探索解決最前沿的生命科學(xué)行業(yè)難題,ASC25大賽設(shè)置了AlphaFold3推理優(yōu)化賽題。要求各參賽隊伍基于組委會提供的氨基酸序列,在不同平臺上分別運行和優(yōu)化AlphaFold3結(jié)構(gòu)預(yù)測代碼。大賽期望通過這一賽題,考察參賽隊伍對AlphaFold3推理過程的理解能力和優(yōu)化能力,并探索其在更廣泛平臺上的運行優(yōu)化。
該賽題的難點在于:其一,參賽學(xué)生需要在保持模型精度的前提下提升推理速度,不能使用明顯降低精度的優(yōu)化手段;其二,基于CPU平臺的模型推理優(yōu)化難度大且可參考的實例少,CPU平臺的并行處理方式、內(nèi)存訪問模式和編程范式與GPU平臺不同,對大學(xué)生來說是很大的挑戰(zhàn)。要想在這道賽題中取得佳績,各參賽隊伍需要充分了解并掌握AlphaFold3模型結(jié)構(gòu)、推理過程,以及常見的模型優(yōu)化方法,學(xué)習(xí)并嘗試運用各種技術(shù)手段加速推理過程。
AlphaFold3推理優(yōu)化賽題專家、百圖生科技術(shù)副總裁張曉明表示,探索AlphaFold3在不同計算平臺的運行優(yōu)化,對于提升業(yè)務(wù)效果、降低研發(fā)成本意義重大。希望這道極具挑戰(zhàn)性的賽題能夠激發(fā)大學(xué)生對人工智能、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測領(lǐng)域的興趣,也期待參賽學(xué)生提出優(yōu)秀的創(chuàng)新優(yōu)化方案,從而降低AlphaFold3的運行門檻和計算成本。
AlphaFold3推理優(yōu)化賽題專家、百圖生科技術(shù)副總裁張曉明
ASC世界大學(xué)生超級計算機競賽(ASC Student Supercomputer Challenge)由中國發(fā)起組織,并得到亞洲及歐美相關(guān)專家和機構(gòu)支持,旨在通過大賽平臺推動各國及地區(qū)間超算青年人才交流和培養(yǎng),提升超算應(yīng)用水平和研發(fā)能力,發(fā)揮超算的科技驅(qū)動力,促進科技與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。ASC超算大賽迄今已舉行至第十二屆,吸引來自全球六大洲上萬名大學(xué)生報名參賽,是全球最大規(guī)模的大學(xué)生超算競賽。
