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BioNeMo インフェレンスランタイム

簡単、高速、およびメモリ効率の高い構造予測推論

タンパク質、核酸、およびリガンド構造に対するGPU認定推論 FASTA/MSA から PDB/mmCIF までの予測モデル。

について

BioNeMo Inference Runtime(BioIR)は、構造予測のためのNVIDIAのライブラリです。 インフェレンス 5段のGPUパイプラインがAlphaFold-lineageとall-atomモデルを回転 PDB/mmCIFに自信のスコアが付いている。 モデルは普通にとどまる[nn.Modules — TensorRTエンジンビルド。

免責事項

BioIRはベータ状態にあり、完全に機能的ではないかもしれません、エラーや 欠陥を設計し、通知なしでいつでも変更することができる。 お問い合わせ 当社の製品を改善し、改善するためのフィードバック。

はじめる

通知および免責条項は別に適用されます ダウンロードした依存関係、モデルチェックポイント、メタデータ。

前提条件

-Linux、x86 64、aarch64、NVIDIA GPU。 ホイールは [manylinux_2_34 なので、ホストは glibc 2.34 または newer — Ubuntu 22.04、RHEL 9 が必要です またはそれ以降。

• **運転者580かより新しい.

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About

BioNeMo Inference Runtime (BioIR) is NVIDIA’s library for structure-prediction inference. A five-stage GPU pipeline turns AlphaFold-lineage and all-atom models into PDB/mmCIF with confidence scores. Models stay ordinary nn.Modules — no TensorRT engine build.

Disclaimer

BioIR is in a Beta state, may not be fully functional, may contain errors or design flaws, and may be changed at any time without notice. We appreciate your feedback to improve and iterate on our products.

Getting Started

The notice and disclaimer applies to separately downloaded dependencies, model checkpoints, and metadata.

Prerequisites

• Linux, x86_64 or aarch64, with an NVIDIA GPU. The wheels are manylinux_2_34, so the host needs glibc 2.34 or newer — Ubuntu 22.04, RHEL 9 or later.
• Driver 580 or newer. The dev image carries a CUDA 13.2 build of PyTorch. An older driver runs it only through the forward-compatibility shim, which we have measured hanging and crashing part-way through a run rather than merely running slowly — results taken on one are discarded, not corrected.
• CPython 3.12, 3.13, or 3.14. Each architecture’s wheel uses the cp312-abi3 stable ABI and supports all three versions.
• Docker and the NVIDIA Container Toolkit, to build from source in the dev container. Installing the wheel needs neither.

PyTorch and the CUDA math libraries arrive as wheel dependencies, or in nvcr.io/nvidia/pytorch:26.05-py3 when you use the container. Building the extension from source outside a container needs a C++17 compiler and CUDA headers as well — docs/dev.md.

Supported GPUs

BioIR runs on the Ampere, Ada Lovelace, Hopper, and Blackwell GPUs listed in the support matrix. The doc also shows which fused kernels apply to each architecture. Benchmarks page shows detailed speedup, memory, and accuracy for these GPUs: H200, H100, A100, L40S, GB200, and GB300.

Install

BioIR is published on PyPI, one wheel per CPU architecture:

pip install bionemo-ir

The wheel ships the kernels precompiled. It needs the driver’s libcuda.so.1,