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NVIDIA 发布 BioNeMo 推理运行时（BioIR），一个旨在加速蛋白质结构预测的 Python 库，同时保持标准 PyTorch 工作流。文章的核心发现是：在 8 块 H100 GPU 上，BioIR 将 Boltz-2 的折叠吞吐量提升至 2.90 倍，达到每 GPU 小时 58,500 个残基的处理能力。其优化重点针对通用推理栈未充分覆盖的环节，包括 Pairformer、Evoformer、三角运算、成对注意力及扩散 Transformer 等模块，模型仍以普通 torch.nn.Module 形式运行，无需引擎构建或导出步骤。BioIR 已具备生产级部署能力，曾支撑 AlphaFold 数据库扩展，覆盖 4,777 个蛋白质组、约 3,100 万个候选复合物，其中 181 万个被发布为高置信度预测。该工具现已开源，仅需 Python 3.12+、兼容 GPU 及驱动、模型检查点和 A3M 比对文件，无需 CUDA 工具链。这一进展的意义在于，将结构预测的瓶颈从单靶点折叠能力转向大规模队列的吞吐效率，为蛋白质组级别的批量预测提供了可落地的加速方案。