Erin Davis chama-o de “SuperDuperPOD”. Isso são duas coisas num só nome: a gigante farmacêutica Bristol Myers Squibb (BMS) já opera um dos maiores clusters de IA em ciências da vida, com resultados sérios para mostrar. E estão a intensificar. A BMS anunciou hoje que está a implementar o seu segundo NVIDIA DGX SuperPOD, este construído sobre oito sistemas DGX Vera Rubin NVL72 — o cluster de IA mais potente e energeticamente eficiente em ciências da vida. “Em vez de equiparmos um pequeno grupo de pesquisadores com acesso ao supercomputador, estamos a abri-lo literalmente a todos os cientistas”, diz Davis, vice-presidente de insights de negócios e tecnologia de pesquisa na BMS. “Ninguém precisa de esperar, e ninguém é informado de que tem um limite.” Os oito sistemas de escala de rack, cada um compreendendo CPUs NVIDIA Vera e GPUs Rubin, entregam até 10 vezes o desempenho por megawatt da infraestrutura que substitui. Dará aos pesquisadores da gigante farmacêutica global acesso a uma plataforma de IA unificada — incluindo o NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit para IA biológica — para a execução de previsões, treinamento de modelos e alimentação de fluxos de trabalho agentivos em toda a pipeline de descoberta de medicamentos. O que Davis e outros pesquisadores de topo da BMS realmente procuram é o que esse acesso torna possível: ciclos mais rápidos, espaços químicos maiores e uma pipeline de descoberta de medicamentos completa, onde os pesquisadores pensam na ciência, não na logística de alinhamento de recursos. O mandato, diz Payal Sheth — uma cientista que passou a sua carreira em laboratórios de descoberta de medicamentos antes de assumir um papel expandido em janeiro como vice-presidente sênior de ciências de descoberta terapêutica na BMS — é passar de “uma posição abstrata do que a IA pode fazer para realmente traduzir isso para um impacto mensurável.” A BMS opera um DGX SuperPOD há cerca de três anos, produzindo resultados significativos. A identificação de alvos habilitada para IA já economiza semanas de trabalho manual aos cientistas, libertando tempo para se concentrarem nas decisões científicas de maior valor. A equipe da BMS utilizou IA para expandir a sua biblioteca de CELMoD
Fonte: NVIDIA AI Blog
Publicado em 2026-07-20