Hardware e InferênciaNegócios e Mercado 🇺🇸 24.07.2026 08:04

Bristol Myers Squibb constrói o cluster de IA mais potente das ciências da vida baseado no NVIDIA Vera Rubin

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A gigante farmacêutica Bristol Myers Squibb (BMS) está implantando seu segundo NVIDIA DGX SuperPOD, baseado em oito sistemas DGX Vera Rubin NVL72, que se tornará o cluster de IA mais potente e energeticamente eficiente do setor. O cluster fornecerá acesso a IA para todos os cientistas da BMS, acelerando a descoberta de medicamentos por meio de fluxos de trabalho agentivos e modelagem preditiva.
A Bristol Myers Squibb (BMS) anunciou a implementação de seu segundo supercomputador NVIDIA DGX SuperPOD, construído sobre oito sistemas DGX Vera Rubin NVL72, cada um incluindo processadores NVIDIA Vera e GPUs Rubin. O novo cluster oferece até 10 vezes mais desempenho por megawatt em comparação com a infraestrutura anterior e fornece acesso a uma plataforma de IA unificada, incluindo o BioNeMo Agent Toolkit para IA biológica. A vice-presidente de pesquisa da BMS, Erin Davis, destacou que agora todos os cientistas da empresa poderão usar o supercomputador sem restrições. A BMS já utiliza o primeiro DGX SuperPOD há três anos, alcançando resultados significativos: a identificação de alvos por IA economiza semanas de trabalho manual, e a biblioteca de compostos CELMoD para degradação direcionada de proteínas cancerígenas foi expandida graças à IA. Além disso, a metodologia ‘Predict First’ na otimização de leads permite descartar moléculas que não atendem às propriedades-alvo, aumentando a eficiência dos experimentos laboratoriais. O novo cluster será integrado a um ambiente unificado, acessível de qualquer local da BMS, com gerenciamento via NVIDIA Mission Control. Fluxos de trabalho baseados em agentes permitirão analisar dados entre programas e projetos, o que, segundo a vice-presidente sênior Payal Sheth, cria um ciclo de aprendizado cumulativo que não existia antes. Davis observou que tarefas já estão programadas no novo cluster, desde o design de moléculas pequenas e grandes até aplicações clínicas e gêmeos digitais.
Fonte: NVIDIA blog — original
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