2025 ASC世界大学生超算竞赛（ASC25）预赛阶段已接近尾声，经预赛选拔的25强队伍将参加5月10日-14日在青海大学举行的总决赛。全球300多支高校队伍在预赛阶段需完成指定任务，其中包括一道基于最新诺贝尔化学奖成果的人工智能难题――AlphaFold3推理优化。参赛队伍需要根据组委会的要求，在不同计算平台上运行并优化AlphaFold3结构预测代码，同时保持模型精度，推动AlphaFold3在实际业务场景的应用落地。
AlphaFold3能以极高精度预测多种蛋白质复合结构
诺奖应用AlphaFold推理优化难题亟待突破
2024年诺贝尔化学奖的一半被授予戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M.Jumper），以表彰他们在“蛋白质结构预测”方面的贡献。他们开发的AlphaFold2模型解决了一个已有50年历史的重大难题。
精准预测蛋白质结构对生命科学意义重大。AlphaFold2基于大量氨基酸序列及对应蛋白质三维结构数据进行训练，最终实现了端到端准确预测蛋白质结构，不到一年时间就预测了超过两亿个蛋白质三维结构，而以往完成这些结构的预测需要花费数年甚至十几年的时间，这极大降低了科研时间和成本。以蛋白质设计应用为例，传统蛋白质设计受限于生物试验的长周期和高成本，只能在已发现蛋白的局部进行有限探索。而通过AlphaFold预测蛋白质属性，则突破了生物试验的速度和成本瓶颈，可在无限空间中探索全新蛋白设计，为药物研发和生物制造带来无限可能。最新的AlphaFold3功能再度升级，能以极高的精度预测多种蛋白质复合结构，包括蛋白质与蛋白质、DNA、RNA、配体分子等多种生物分子，在药物研发、疾病机理研究、精准医学等领域应用广泛。
随着AlphaFold3的广泛应用，其推理优化的重要性逐渐凸显。AlphaFold3的复杂性很高，其推理过程需要消耗大量的计算资源。尽管现有推理速度已提升至分钟级，但在高通量设计体系下，面对百万级序列预测，现有速度仍显不足，限制了业务效果提升和产业发展。因此，突破AlphaFold3推理速度优化问题是当务之急。但AlphaFold3推理优化并非易事，需要在减少模型复杂度和保持预测准确性之间找到平衡，以确保优化后的模型仍能提供可靠的预测结果。若蛋白质结构预测不准确，下游功能必然受影响。
大学生探索AlphaFold3在更广泛计算平台的运行优化
为了引导大学生学习理解人工智能与生命科学研究结合的最新成果，探索解决最前沿的生命科学行业难题，ASC25大赛设置了AlphaFold3推理优化赛题。要求各参赛队伍基于组委会提供的氨基酸序列，在不同平台上分别运行和优化AlphaFold3结构预测代码。大赛期望通过这一赛题，考察参赛队伍对AlphaFold3推理过程的理解能力和优化能力，并探索其在更广泛平台上的运行优化。
该赛题的难点在于：其一，参赛学生需要在保持模型精度的前提下提升推理速度，不能使用明显降低精度的优化手段；其二，基于CPU平台的模型推理优化难度大且可参考的实例少，CPU平台的并行处理方式、内存访问模式和编程范式与GPU平台不同，对大学生来说是很大的挑战。要想在这道赛题中取得佳绩，各参赛队伍需要充分了解并掌握AlphaFold3模型结构、推理过程，以及常见的模型优化方法，学习并尝试运用各种技术手段加速推理过程。
AlphaFold3推理优化赛题专家、百图生科技术副总裁张晓明表示，探索AlphaFold3在不同计算平台的运行优化，对于提升业务效果、降低研发成本意义重大。希望这道极具挑战性的赛题能够激发大学生对人工智能、蛋白质结构预测领域的兴趣，也期待参赛学生提出优秀的创新优化方案，从而降低AlphaFold3的运行门槛和计算成本。
AlphaFold3推理优化赛题专家、百图生科技术副总裁张晓明
ASC世界大学生超级计算机竞赛（ASC Student Supercomputer Challenge）由中国发起组织，并得到亚洲及欧美相关专家和机构支持，旨在通过大赛平台推动各国及地区间超算青年人才交流和培养，提升超算应用水平和研发能力，发挥超算的科技驱动力，促进科技与产业创新。ASC超算大赛迄今已举行至第十二届，吸引来自全球六大洲上万名大学生报名参赛，是全球最大规模的大学生超算竞赛。（鸣耒）
