Anthropic reports Claude optimized 30+ open-source biomolecular models, ~4x average speed-up
Anthropic published a research post on Claude optimizing 36 biomolecular model packages across 6 families in under four weeks, plus custom FlashPairformer GPU kernels.
Anthropic 9 月 17 日发布研究博文与配套技术报告，披露 Claude 在近 4 周内为 36 个模型实现生成了优化包，覆盖 6 大类共 30 多个开源生物分子模型：共折叠与结构预测 14 个、幻觉检测 3 个、结构生成 6 个、逆折叠 3 个、基因组学 7 个、蛋白语言模型 3 个。
每个包保持原始权重，提供三种运行模式：Exact 模式目标逐 bit 复现原始输出，Fast 模式以可忽略的精度损失换速度，Big 模式通过降低内存使用来容纳更大输入。在 NVIDIA H100 上，Exact 模式对 14 个结构预测模型的平均前向推理提速 1.6 倍，Fast 模式对 13 个可用模型平均提速 4.1 倍，Big 模式平均提速 3.4 倍。
针对 AlphaFold3、OpenFold3、Boltz-2 等模型共有的三角注意力与三角乘法瓶颈，Claude 团队开发了 FlashPairformer v1 GPU 内核，在 pair width 128 下三角注意力比业界标准内核快 2.7 倍，在 pair width 256 下快 2.9 倍（Protenix v2），三角乘法分别快 1.7 倍和 3.2 倍。在 FoldBench-Lite 1,925 对模型-靶点对上的精度评估显示，三种模式与原始模型无可检测差异。Big 模式可在一张 GPU 节点上建模超过 10,000 tokens 的生物分子系统，并对超过 70,000 tokens 的体系进行推理。Anthropic 同时开源了优化代码并与 Adaptyv Bio 联合举办蛋白设计比赛。