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概要
NVIDIAが、タンパク質などの生体分子の構造予測（コフォールディング）を高速化する仕組みを発表しました。MSA生成・推論・複数GPUへの分散までを一貫して速める技術を「BioNeMo Agent Toolkit」に統合しています。
何が発表・更新されたのか
MMseqs2-GPUによるMSA（複数配列アライメント）生成の高速化、cuEquivarianceとOpenFold3 NIMによる推論高速化、Fold-CPによる複数GPUへのスケーリングを、BioNeMo Agent Toolkitに統合したことが発表されました。これらはAIエージェントから一連の流れとして実行できます。
なぜ重要なのか
公式情報によると、MMseqs2-GPUはCPU版JackHMMER比で最大177倍高速なMSA生成を実現し、cuEquivarianceはOpenFold3の順伝播を最大約3倍高速化するとされています。従来は単一GPUのメモリ制約で扱えなかった大規模な分子複合体（最大3万2000トークン規模）の予測も可能になると説明されています。
誰に関係があるのか
創薬や医薬・バイオ研究に携わる研究者や開発者、特にバーチャルスクリーニングや大規模な分子複合体の構造予測を行う方に関係します。
仕事や業務でどう使えるのか
数百万〜数十億の化合物を対象とするバーチャルスクリーニングや、リボソーム規模の大型複合体の構造予測など、これまで計算コスト面で難しかった用途への活用が想定されています。AIエージェントに指示することで、MSA生成から構造予測までの一連の作業を実行できます。
注意点
記事では例としてbuild.nvidia.com上のホスト型APIの呼び出し方が示されていますが、大規模処理には自己ホスト型NIMの利用が推奨されています（ホスト型はタイムアウトする可能性があるとのこと）。公式情報上では、日本での提供状況や料金・対象プランの詳細は確認できませんでした。
公式情報
関連キーワード
- NVIDIA BioNeMo
- OpenFold3
- NIM（NVIDIA Inference Microservices）
- AIエージェント
- 創薬・タンパク質構造予測
