AMDは2026年10月19日(現地時間)、AI創薬企業Absciとの協業拡大を発表した。この協業により、Absciの抗体設計プラットフォーム「Origin」がAMD Instinctアクセラレーター上で加速され、両社のチームはAbsciの抗体結合フィルターモデル「AbsciBind」において、既存システムに比して3倍の性能改善を達成した。これにより、創薬研究の加速が期待される。
この性能改善は、AlphaFold2-Multimerを基盤とし、最適化されたTritonカーネルを使用することで実現された。「Origin」は、ターゲット探索とde novo抗体設計のためのエンドツーエンドAIプラットフォームであり、ハイスループットのウェットラボデータと深層学習モデルを組み合わせて、迅速なフィードバックループを形成している。Absciは、次世代構造生物学モデルの学習とハイスループット推論の規模拡大にあたり、AMD Instinctアクセラレーターを導入することで、より大規模なプラットフォームの実現、コスト削減、およびベンダーロックインの回避を目指している。
共同ベンチマークは、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 上に構築されたAMD Instinct環境で行われた。AbsciBindモデルの推論時間の大部分は、抗体-抗原複合体の3D構造を推論する共畳み込み（co-folding）に費やされる。このモデルは、性能に不可欠な低レベル関数として、特定のトライアングル操作を使用している。AMDは、OpenFoldへの貢献の一環として、これらのトライアングル操作をTritonカーネルを通じて最適化し、AbsciBindに統合することで、出力品質を維持しながら既存の生産モデルと比較して3倍の速度向上を実現した。これらのカーネルは、同じトライアングル操作を使用するAbsciの他のモデルにも適用可能である。
これらの結果に基づき、AbsciはOCIからAMD Instinctアクセラレーターの新規クラスターを導入した。これにより、Absciは次世代構造生物学および抗体設計プラットフォームを開発するための拡張された基盤を得た。AMDとAbsciは、次世代AMD Instinctアクセラレーターへのアップグレード計画を含め、協業を継続する。また、より広範な深層学習スタック全体でのカーネルおよびその他の最適化の拡張と、共有エンジニアリング専門知識の深化も進める。
参考: amd.com — 2026年10月19日 15:47 (JST)