BioIR：生物大分子结构预测推理库

参考：https://github.com/NVIDIA-BioNeMo/BioNeMo-Inference-Runtime

BioIR（BioNeMo Inference Runtime）

定位 ：NVIDIA 推出的生物大分子结构预测推理库，GPU加速，支持蛋白、核酸、配体结构预测，输入FASTA/MSA，输出PDB/mmCIF结构+置信度分数。

核心特点

1. 五阶段GPU流水线 ：兼容AlphaFold系列、全原子类模型；模型仍是原生PyTorch nn.Module，不需要编译TensorRT引擎，降低改造成本。
2. 安装简单 ：PyPI直接pip install bionemo-ir，预编译CUDA内核；源码构建才需要Docker/NVIDIA Container Toolkit。
3. 环境约束：Linux系统，Python3.12，NVIDIA驱动≥580；官方认证GPU：H200/H100/A100/L40S/GB200/GB300，其他卡可运行但不作发布级验证。
4. 性能优势 ：相比开源PyTorch eager / torch.compile版本做加速，基准测试：
   • AlphaFold2/OpenFold2单体/多聚体加速最高可达约2.77倍；
   • Boltz-2、OpenFold3、Protenix也有明显提速；
   • 优化手段包含CUDA Graph（扩散模块）、融合kernel。
5. 扩展能力：支持Ray做多GPU分布式推理；源码可编译，开放贡献；主代码Apache2.0协议。

总结

BioIR是NVIDIA面向生物结构预测的轻量GPU推理运行时，不用把模型转TensorRT，在保留原生PyTorch模型的前提下，对AlphaFold、Boltz-2等主流折叠模型做推理加速，兼顾速度、显存效率。