从”排队等算力”到”AI驱动研发”——超聚变FusionOne HPC助力北京抗创联生物提速创新药研发

在创新药研发领域，光是找到一个有潜力的候选分子，就需要经历大量实验验证，周期长、投入高、试错成本大。随着AI技术加速进入医药研发场景，研发效率的提升，越来越依赖算力、算法与业务流程的深度协同。近日，超聚变为北京抗创联生物制药技术研究有限公司落地FusionOne HPC高性能计算解决方案，帮助客户打通从“排队等算力”到“AI驱动研发”的关键路径，为创新药研发提速增效。

北京抗创联生物制药技术研究有限公司是石药集团在京核心研发机构，专注于生物大分子药物研发，员工规模超过1000人。随着AI工具的普及，他们的研发模式正在向”数据+算法”转型——但现实却卡了壳。

问题不是一个

第一，算力永远在排队

科研人员做分子动力学模拟等高强度计算时，往往要提前申请资源、排队等待。一旦实验失败，重新计算又要重新排队，宝贵时间被不断消耗在等待和试错中，研发节奏也随之被拖慢。

第二，训练和推理是两张皮

算法团队费力训练好的模型，业务团队却很难直接调用验证。模型从开发到应用之间缺少顺畅链路，导致沟通反复、协同低效，很多算法能力停留在实验室，难以真正转化为研发价值。

第三，早期筛选还在靠”撞运气”。

缺乏AI预测能力的支撑，早期靶点发现和化合物筛选高度依赖湿实验，这种”大海捞针”的研发模式不仅消耗大量人力物力，也拖慢了新药研发的节奏。

算力跟不上，AI再好也是空谈

围绕客户在研发场景中的实际需求，超聚变设计并落地了完整的FusionOne HPC解决方案，帮助客户构建面向AI药研的高性能算力底座。

计算层面

搭建异构集群，GPU节点专攻AI模型训练与蛋白质折叠预测，CPU节点承载通用逻辑计算，让算力资源真正做到按需分配、各尽其用。

网络层面

部署400G超高速互联，采用Spine-Leaf叶脊网络架构，多节点并行训练时参数同步零阻塞，让昂贵的GPU算力不再因网络拥堵而空转。

存储层面

引入全闪与混闪并行存储方案，数据读写速度完全匹配计算节点需求，彻底消除”算力等数据”的IO瓶颈。

平台层面

构建训推一体化系统，算法模型可以一键部署转化为业务筛选工具，从数据迁移到接口对接全流程自动化，研发与业务的壁垒就此打通。

效果很直接，蛋白质结构预测的时间从”天级”压缩到了”小时级”

算法团队和业务团队之间不再需要反复拉齐，沟通成本大幅降低；早期虚拟筛选能力的建立，也让实验成功率显著提升，减少了大量不必要的湿实验投入。

客户项目负责人表示：

“过去我们受限于算力瓶颈，往往需要花费大量时间在’排队’和’试错’上。超聚变的这套HPC方案真正解决了我们的痛点。选择超聚变，不仅是选择了稳定的算力底座，更是选择了一条通往’AI驱动研发’的快车道。”

在今天的医药研发场景里，AI能否真正创造价值，关键早已不只是有没有模型，而是有没有一套能把模型、算力和业务流程真正接起来的底座。超聚变FusionOne HPC正以面向场景的高性能计算能力，帮助客户让算力更好服务研发创新，让AI从概念走向生产力，持续释放创新药研发的数智价值。