Forradalom a génszerkesztésben
A 2018-ban alapított Metagenomi korszakalkotó, Nobel-díjas eljárást alkalmaz a genetikai betegségek gyógyítására. A módszer lényege, hogy közvetlenül a betegséget kiváltó génszakaszokat módosítják. Ahelyett, hogy csupán a tüneteket kezelnék, valódi gyógyulást céloznak meg: olyan enzimeket keresnek, amelyek képesek felismerni a hibás génszakaszokat, kivágni azokat, és könnyen beilleszthetők a szállítórendszerbe.
MI-vel a millióból az egyet
A megfelelő enzimek megtalálása hatalmas kihívás, hiszen a variációk száma óriási. Ezért a Metagenomi generatív MI-t – pontosabban fehérje-nyelvi modelleket, például a Progen2-t – használ, amelyek segítségével pillanatok alatt milliónyi lehetséges fehérjeszekvencia jöhet létre. Nem elhanyagolható, hogy minél több lehetőséggel számolnak, annál nagyobb az esély egy valóban működő megoldás megtalálására.
Miért váltottak Amazon chipre?
A Progen2, amely mindössze 800 millió paraméterrel működik (szemben a GPT-4 több tízmilliárdjával), nem igényel hatalmas mennyiségű memóriát, mégis rendkívül hatékony. A startup kipróbálta az AWS Inferentia 2 gyorsítóját, összevetve azt az Nvidia L40S-sel: papíron az utóbbi gyorsabb, de az Amazon chipje olcsóbb, főként spot instance-okon és kötegelt feldolgozással.
Az Inferentia 2 32 GB nagy sávszélességű memóriát és 190 teraflops teljesítményt kínál, míg az Nvidia L40S 48 GB GDDR6-tal és 362 teraflops teljesítménnyel indul. Mindazonáltal, a száraz számok ellenére az AWS optimalizált munkamenete és a gyakoribb, olcsóbb elérhetőség bizonyult döntőnek. Az Amazon szerint saját chipjének megszakítási aránya mindössze 5 százalék, szemben az Nvidia-alapú spot instance-ok 20 százalékával. Így arra lehet következtetni, hogy a hosszabb munkafolyamatok is jóval ritkábban akadnak el.
Mire elég a megtakarítás?
A projektek, amelyek korábban évente egyszer futottak volna, most akár naponta vagy hetente többször is kivitelezhetővé válnak. Fontos szempont, hogy az így felszabaduló költségek újabb kísérletekre és fejlesztésekre fordíthatók. Érdekes tapasztalat, hogy az MI-munkafolyamatoknál nem mindig a legújabb, papíron legerősebb hardver a legkifizetődőbb: okos ütemezéssel és kedvezményes eszközökkel sokkal jobb ár-érték arány érhető el.
