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超长序列,超快预测!深势科技联手阿里云,AI 蛋白质预测再下一城

摘要:强强联合,突破 AI 蛋白质预测模型推理性能瓶颈,支持最高 6.6k 长氨基酸序列蛋白质的预测计算,达到目前已知最优推理效果。 近日,深势科技与阿里云机器学习 PAI 团队联手,通过全新的蛋白质结构预测推理加速方案 FoldAcc,结合深势 Uni-Fold 最新模型代码和参数,将单次预测能支持的最大氨基酸序列长度提升至 6.6k,覆盖 99.992%已知的蛋白序列,同时推理速度显著提升,达到目前已知的最佳推理优化效果,将为 AI 预测蛋白质结构落地应用提供重要助力。 以新冠病毒研究重点之一——具有三聚体结构的刺突蛋白为例,其氨基酸序列典型总长度接近 4k,原版 AlphaFold 会因为超出显存限制(OOM)而无法进行预测计算,使用 Uni-Fold + FoldAcc 则能在 10 分钟左右完成 AI 推理计算。 自 2020 年 DeepMind 推出基于深度学习模型的 AlphaFold2 以来,AI 技术辅助蛋白质结构精确预测的相关研究备受关注,产学研界不断涌现创新成果。然而,在推动 AI 蛋白质结构预测规模化、产业化落地进程中,基础设施及工具完善性、AI 模型开发与部...

Rust 的错误信息输出原理概述

作者:宗喆@KusionStack开发组 原文:https://mp.weixin.qq.com/s/eGS95WGU814RdD6Vs3J6yQ 1. 背景 最近在参与 KusionStack 内置的领域语言 —— KCL 配置语言编译器 的开发,需要开发编译器的错误处理模块,由于 KCL 使用 Rust 开发的,因此打算来学学 Rust 语言的错误处理模块是怎么做的。 2. 介绍 单纯从 Rustc 源码的目录结构中看,Rustc 中关于错误处理的部分主要集中在 rustc_errors 、rustc_error_codes 和 rustc_error_message 三个目录下,但是在看源码的过程中我发现由于 Rustc 代码量大,并且错误处理模块涉及到很多其他的模块,单纯的看这三个目录下的代码很容易看晕,剖析起来也比较困难。因此,我打算将这部分的的源码剖析拆分成几个部分,这篇文章主要结合 Rustc 的官方文档和 Rustc 源码进行结构的梳理。 因此本文的核心思路只是对错误处理部分的结构进行梳理,目标就是梳理一下在 Rustc 对 Rust 程序进行解析的过程中,错误是如何从...

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