药物研发+医疗保健

借助Graphcore驱动的人工智能，推动生物医学创新，转变新药开发，并提供更适合患者需求的治疗和护理。

药物研发+医疗保健

借助Graphcore驱动的人工智能，推动生物医学创新，转变新药开发，并提供更适合患者需求的治疗和护理。

用IPU驱动的人工智能为未来的医疗保健提供巨大助力

在追求卓越的新药开发和患者护理方面，基于IPU的人工智能系统帮助领先的制药公司、生物技术公司和临床研究机构实现新的生物医学突破，以更快地发现新药，改变药物的使用目的，模拟新药组合，推进个性化医疗治疗或治愈疾病，并改善患者治疗效果。全球基因组学和蛋白质疗法的研究人员和医疗保健专业人士正在利用Graphcore的机器智能引领潮流，以实现医疗保健领域的重大变革，并改变人们的生活。

马萨诸塞大学阿默斯特分校和脸书的联合研究表明，IPU为用于Covid-19建模使用的近似贝叶斯计算（ABC）流行病学模型提供了7.5倍的加速。

“这一硬件加速可以在更短的时间内获得真实可见的、质量更好的结果，而且可以转化为许多其他使用基于模拟推理的科学模型。我们相信这项工作将为更复杂的模型和在更短时间内获得质量更好的推理铺平道路。”

马萨诸塞大学阿默斯特分校Sourabh Kulkarni

阅读博客：Covid-19的近似贝叶斯计算流行病学模型

视频：了解更多有关在IPU上进行流行病学创新的信息

使用专为机器智能设计的IPU系统在药物研发方面取得新突破。将细胞和分子生物学技术提升到一个新的水平，以验证用于药物研发的新目标。探索药物组合建模的新的人工智能方法，降低成本，并加快找到新疗法的速度。

“我们开始将现有的Mk1 IPU代码移植到Mk2系统上运行。这是一个平滑且带来巨大性能优势的过程。模型的可用存储更多使得代码更加简单且模型的训练效率更高。”

Healx首席机器学习工程师Dan O’Donovan

加速基因组分析和蛋白质结构预测，以更好地了解疾病，并更快地将定制疗法推向市场，让精准医疗的理想离我们更近了一步。

“借助IPU，在我们的一些关键研究领域，我们看到了令人印象深刻的吞吐量。我们很高兴能够测试Mk2架构，并继续探索这种创新芯片架构的优势。”

Oxford Nanopore高级平台开发总监Chris Seymour

先进的计算机视觉模型使医务人员能够更深入地了解诊断成像，从而更快地做出诊断、治疗，以及进行中的患者护理的相关决策。

微软在用于医学成像的IPU上探索了先进的计算机视觉模型EfficientNet。对于肺炎和Covid-19 X射线成像，研究人员在IPU系统上训练EfficientNet仅需40分钟，其准确性比传统视觉模型更高，而在GPU上则需要3小时。

视频：观看IPU上的微软医学影像结果

“借助IPU，在我们的一些关键研究领域，我们看到了令人印象深刻的吞吐量。我们很高兴能够测试Mk2架构并继续探索这种创新芯片架构的优势。”

医疗保健和生命科学资源

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解决方案

Bow Pod₁₆

Bow Pod₁₆预先配置了5.6 PetaFLOP的AI系统，您可以在其中体验大型IPU系统的强大算力和灵活性。

Bow Pod₆₄

Bow Pod₆₄所能提供的22.6 petaFLOPS的AI计算能力可用于训练和推理工作负载，专为大规模AI设计。

Bow Pod₂₅₆

当您准备探索AI超级计算时，可选择在企业数据中心、私有云或公有云部署Bow Pod₂₅₆。

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