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挑戰：

使用該企業當前本地計算資源運行VS數據庫一次大約需要的時間1251天

應用：

Vina，NetMHC

產品：

軟硬一體算力解決方案

應用場景：

小分子篩選

使用速石平臺，工作負載隨時可以溢出到AWS進行計算，數分鐘可完成1000+節點的并行計算。效率提升14倍的同時，成本下降了76%

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挑戰：

當日五點前樣本數據要求8小時內處理完畢，本地資源不足以按時完成，需要使用云端資源滿足高峰計算需求

應用：

自主研發的特有基因分析工具

產品：

軟硬一體算力解決方案

應用場景：

母嬰領域的消費級基因檢測

本地和云端一體化管理，通過本地集群滿足數據預處理和本地計算及存儲需求，基于機器學習的智能調度算法預測任務完成時間，按需調度到云端滿足彈性計算需求

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挑戰：

本地內存資源和GPU資源有限，訓練速度慢。公有云GPU費用高，希望公有云上資源能有效利用

應用：

GPU

產品：

軟硬一體算力解決方案

應用場景：

多藥副作用訓練

通過速石平臺GUI Wizard方式，只需要三步：上傳/選擇數據 -選擇算法-提交任務，即可開始。利用AWS P3實例進行AI分布式訓練，訓練時間由原來的9天縮短到2天左右，解決算得慢問題。按需啟動GPU/TPU實例，并內置費用預警和限制功能，降低成本

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挑戰：

讓過去需要耗費幾個月的篩選時間縮短到1天以內

應用：

Schr?dinger

產品：

生物/化學計算服務

應用場景：

Shape Screening

我們用Schr?dinger（薛定諤）輔助用戶對7.8億多個分子進行了篩選，用了云上的幾萬個Core，計算時長僅花費了3-13個小時（每個Core上所需時間不一樣）

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