Anthropic优化三十余个开源模型，速度提四倍

我们在 @AnthropicAI 使用一个内部研究模型，对 30 多个开源结构预测和分子设计模型进行了优化，让它们的平均速度提升了 4 倍。

我们还创建了一个低内存的「大」模式，它允许在单张 GPU 上对超过 10000 个氨基酸的分子机器进行结构预测。所有优化后的代码都已经开源。

Claude 现在可以使用这些优化后的模型来实现最先进的分子设计结果，所需 GPU 运算时间减少了 100 倍。

AlphaFold3、OpenFold3 和 Boltz-2 这类模型的大量计算都消耗在三角注意力和三角乘法上，它们的运行时间和内存复杂度都是三次方的。我们和 Claude 共同开发了 FlashPairformer，与基线相比，在三角注意力上实现了 2.7-2.9 倍的全新顶尖加速比，在三角乘法上实现了 1.7-3.2 倍的加速比。

我们使用「大」模式折叠了人类线粒体复合物 I、TRiC 伴侣复合物、蛋白酶体和细菌核糖体，每个折叠结果都与实验测定的结构高度匹配。

据我们所知，这些是目前使用结构预测模型准确折叠过的最大结构。Claude 还使用单个 8-GPU 节点完成了整个蛋白质区室的折叠。