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NVIDIA 发布 BioNeMo Inference Runtime（BioIR），旨在加速生物分子结构预测模型在 GPU 上的推理，同时保留 PyTorch 工作流。该运行时提供端到端处理流程，涵盖输入解析、分词、特征生成、GPU 推理及 PDB/mmCIF 输出，并支持直接集成自定义 PyTorch 模块。针对大规模任务，其 Ray 执行器可在单节点每块 GPU 上部署完整模型副本，通过 CPU 与 GPU 阶段重叠提升吞吐。在 8 块 H100 GPU 上对 1000 个人类二聚体靶点的基准测试中，BioIR 加速的 Boltz-2 每 GPU 小时成功折叠残基数为 58.5K，而 torch 编译的开源实现为 20.2K，残基归一化吞吐提升 2.90 倍。该优化覆盖内核选择、CUDA Graph 模块优化和 Ray 副本流水线扩展三个层面。能耗方面，折叠一百万个同类靶点的额定功率等效能耗为 11 MWh，开源实现则为 35 MWh。BioIR 已在 AlphaFold 数据库扩展等蛋白质组规模任务中实际应用。