Hy4 preview 助力磷脂双层分子动力学提速2倍

AI 导读

用户用腾讯混元 Hy4 preview 优化 3 万多原子磷脂双层的 SO3LR 机器学习力场 JAX 实现，在原有基线上再快 2 倍，达到 54.9 ms/step，赶在 deadline 前完成 GPCR 配体筛选所需的膜建模。此前热路径优化始终无法兼顾对齐与速度，且单位不允许使用海外模型，换用 Hy4 preview 后才走通。

正文

说真的，

Hy4 preview @TencentHunyuan

这次帮了我大忙。

单位这边，要做 GPCR 配体筛选。

很多候选分子是亲脂的，

真正进口袋之前

先在磷脂双层里分区、侧向扩散

膜的厚度、面积、尾链有序性也会把受体的构象平衡往一边推。单纯做分子对接一套，膜里又是另一套。

所以磷脂双分子层建模本身就得先跑稳、跑够长，后面才谈得上把受体嵌进去筛。

问题是单位不让用海外模型。

自己反复推，

热路径改完不是对不齐，就是快不了

3万多原子的磷脂双层，

SO3LR 机器学习力场，

底下已经是一份抠过很久的 JAX 实现

再往上挤怎么都没戏。

换成 Hy4 preview，这条才走通。

在目前基线上又快 2倍，

到 54.9 ms/step

这次是真帮我踩着ddl算过去了

真！救我狗命！

来源：xiangyuli · x.com