Bristol Myers Squibb가 생명과학 분야 최강 AI 시스템 8개를 탑재한 두 번째 NVIDIA DGX SuperPOD를 배포 중입니다.

Bristol Myers Squibb은 생명과학 분야에서 가장 강력하고 에너지 효율적인 AI 클러스터를 구성하는 8대의 DGX Vera Rubin NVL72 시스템으로 구축된 두 번째 NVIDIA DGX SuperPOD의 도입을 발표했다. BMS의 연구 비즈니스 인사이트 및 기술 담당 부사장인 Erin Davis가 명명한 이 시스템은 'SuperDuperPOD'로 불리며, 기존 인프라 대비 메가와트당 성능이 최대 10배 향상된다.

이 확장의 핵심 철학은 접근성의 민주화다. 슈퍼컴퓨터를 소수의 연구원에게만 제한하는 대신, BMS는 조직 내 모든 과학자에게 이를 개방하고 있다. Davis는 "누구도 기다릴 필요가 없으며, 누구에게도 한계가 있다고 말하지 않는다"고 설명한다. 각 시스템이 NVIDIA Vera CPU와 Rubin GPU로 구성된 8개의 랙 규모 시스템은 생물학적 AI를 위한 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit을 포함한 통합 AI 플랫폼을 제공하여, 전체 약물 발견 파이프라인 전반에 걸쳐 예측, 모델 학습 및 에이전트 워크플로우를 가능하게 한다.

BMS는 이미 약 3년 동안 DGX SuperPOD를 운영하며 의미 있는 결과를 도출해 왔다. AI 기반 표적 식별은 과학자들의 수동 작업을 몇 주씩 절약해 준다. 팀은 CELMoD 화합물 라이브러리를 확장하는 데 AI를 활용했는데, 이는 혈액암 치료 등에 적용될 수 있도록 선택적으로 암 유발 단백질을 분해하도록 설계된 분자들이다. 또한 'Predict First'라는 방법론을 통해 리드 최적화에 AI가 적용되고 있으며, 이는 설계 예측을 사용하여 성공 가능성이 가장 높은 분자의 합성을 우선순위화함으로써 실험실 실험이 가장 유망한 후보군과 일치하도록 보장한다.

BMS의 치료 발견 과학 담당 상무이사인 Payal Sheth는 AI 역량을 측정 가능한 영향력으로 전환하는 것을 목표로 강조한다. 새로운 시스템은 기존 DGX SuperPOD와 결합하여 전 세계 모든 BMS 사이트에서 접근 가능한 단일 통합 환경이 된다. 과거 인수 합병으로 인한 장벽과 깊은 컴퓨팅 전문성에 대한 필요성은 NVIDIA Mission Control을 통해 관리되는 AI 네이티브 도구로 대체되고 있다. 연구자들은 평범한 영어로 복잡한 예측을 시작할 수 있게 된다.

통합 시스템은 BMS의 글로벌 운영 전반에 걸쳐 누적 학습 루프를 생성한다. 뉴저지주 Lawrenceville에서의 연구 데이터는 샌디에이고의 팀들이 활용할 수 있는 모델에 피드된다. 이는 Sheth의 경력 초기에 각 프로젝트가 개별적으로 처리되어 지식이 지능 프레임워크로 축적되지 않던 방식과는 근본적인 변화를 의미한다. 오늘날 모든 실험, 임상 판독 결과 및 파트너십은 더 높은 확신의 과학적 의사결정으로 이어진다.

에이전트 워크플로우는 실로를 해소함으로써 아키텍처를 더욱 강화한다. 에이전트는 프로그램과 부서 전반의 결정에서 학습할 수 있어, Davis가 '게임 체인저'라고 표현하는 효과를 창출한다. 과학자들은 BMS의 지식이 내장된 잘 검증되고 완전히 훈련된 가상 과학자에 접근할 수 있게 되어 개인 역량이 효과적으로 증폭된다. 인간의 직관은 대체되지 않고 정량적 통찰력과 예측을 통해 보완된다. 새로운 시스템은 소형 및 대형 분자 설계부터 임상 적용, 디지털 트윈에 이르기까지 다양한 모드 전반에 걸쳐 상세한 자원 할당이 이미 계획되어 있다. Davis는 BMS의 최고 디지털 및 기술 책임자인 Greg Meyers에게 SuperDuperPOD를 완전히 가동할 수 있음을 확인했다.