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GTC23 药物发现生成式 AI 与量子计算公开课
2023/04/07 14:00:00
课程讲师
石道辰 NVIDIA 解决方案架构师

负责NVIDIA高校与教育科研的合作项目与研究。主要研究与工作方向涵盖深度学习与系统应用、计算机视觉、智能视频分析、嵌入式开发部署;高性能计算编程与 CUDA 及 OpenACC 优化、计算结构生物学等。

石道辰
NVIDIA 解决方案架构师

负责NVIDIA高校与教育科研的合作项目与研究。主要研究与工作方向涵盖深度学习与系统应用、计算机视觉、智能视频分析、嵌入式开发部署;高性能计算编程与 CUDA 及 OpenACC 优化、计算结构生物学等。

况吕林 NVIDIA 解决方案架构师

负责 NVIDIA 教育科研、能源等行业加速计算解决方案设计与应用研究,方向包括 GPU、网络等加速计算技术在科学计算、深度学习和科学智能等领域的应用。在 CUDA/OpenACC 的应用程序移植和性能优化,GPU 的分布式并行计算加速等方面具有丰富的经验。

况吕林
NVIDIA 解决方案架构师

负责 NVIDIA 教育科研、能源等行业加速计算解决方案设计与应用研究,方向包括 GPU、网络等加速计算技术在科学计算、深度学习和科学智能等领域的应用。在 CUDA/OpenACC 的应用程序移植和性能优化,GPU 的分布式并行计算加速等方面具有丰富的经验。

课程提纲
  • BioNeMo,NVIDIA 加速药物发现的生成式 AI
  • NVIDIA DGX Quantum - 加速量子计算研究的全新平台
  • 问答环节
课程简介

科学计算同理论研究和科学实验一起,被称为当今人类探索未知世界的三大科学手段,也是衡量国家科技发展水平的重要标志之一。药物发现和量子计算作为当前最前沿的两大科研方向,都离不开科学计算的加速支持。

在药物发现工作中,科学家们需要通过大量的实验和计算,来确定哪些化合物具有潜在的治疗效果。科学家们通常借助科学计算的手段来快速地筛选出数百万个化合物,并预测它们对特定蛋白质的亲和力与活性,从而大幅减少实验时间和成本,并提高药物发现的成功率。

在量子计算的研究中,同样也离不开科学计算的支持。由于量子计算机的复杂性,以及量子计算机的通用能力尚不成熟,科学家们需要借助科学计算的方法来模拟量子系统的行为,从而帮助他们更好地理解量子系统,并开发新的量子算法。

在今年 GTC23 上,面向药物发现和量子计算,NVIDIA 发布了基于生成式AI的药物发现工具 BioNeMo 和全新量子计算加速平台  NVIDIA DGX Quantum。

NVIDIA BioNeMo 是一项助力生物学构建生成式 AI 的云服务,可提供各种小分子和蛋白质的 AI 模型。通过 BioNeMo,医药研究人员可以使用生成式 AI 加快识别和优化新的候选药物,减少实验时间和成本,并提高药物发现的成功率。

NVIDIA DGX Quantum 量子计算加速平台由 NVIDIA Grace Hopper 超级芯片和开源编程模型 CUDA Quantum,以及与由 Quantum Machines 构建的全球最先进的量子控制平台OPX组成。通过 NVIDIA DGX Quantum,开发人员能够构建将量子计算与先进的经典计算相结合的应用程序,进而推动校准、控制、量子纠错和混合算法的发展。

4月7日14点,NVIDIA 联合智东西公开课策划推出的「GTC23 药物发现生成式 AI 与量子计算公开课」将开讲。公开课邀请到 NVIDIA 解决方案架构师石道辰、NVIDIA 解决方案架构师况吕林参加,两位主讲人将分别以《BioNeMo,NVIDIA 加速药物发现的生成式 AI》、《NVIDIA DGX Quantum - 加速量子计算研究的全新平台》为主题进行直播讲解。

公开课将以视频直播形式进行,从下午14:00开始,预计15:00结束。其中,14:50-15:00为问答环节,两位主讲人将在线答疑。

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