AI4Science蛋白结构预测平台：四张80GB GPU、序列分桶与科研结果追踪

数据性质与适用范围

本篇为S1工程模拟方案，按公开技术资料与明确的业务假设编制。容量计算使用文中假设；验收数值是待验证目标，没有本站实机测试日志。实际交付应保存硬件、版本、请求集和原始结果，再确定服务能力。

科研任务需要完整追踪

模拟一所高校生物计算团队，8名研究者每周提交3000条蛋白序列，主体长度为100—600残基，小部分超过1000。计算平台负责生成结构候选、保存模型置信指标并供研究者比较，后续实验和生物学解释由科研团队完成。结构预测输出不能直接证明活性、稳定性或临床效果。

第一期以ESMFold作为固定验证对象，记录仓库提交、模型文件和推理参数。官方仓库已归档，团队应维护内部可复现环境，评估已知问题后再考虑新框架，不能依赖随时重新安装“最新版”来恢复科研结果。

四卡节点及存储结构

选择4×80GB数据中心GPU、512GB ECC内存、双路CPU和NVMe临时目录；具体GPU型号、互联与机箱风道由采购前验收确认。此方案把四张卡作为四个独立推理Worker，不默认跨卡分摊一条序列。主板平台应具备经过验证的插槽拓扑与BMC，长任务监控包括ECC错误、温度和进程状态。

目录分输入清单、运行环境、预测输出、错误记录和研究者标注。每条任务保存序列哈希、清洗前后内容、模型revision、长度、种子及参数、开始结束时间、GPU标识和输出文件校验。研究者重跑同一序列可以比较不同版本，而不是覆盖旧文件后失去研究轨迹。

按序列长度分桶

100—300、301—600、601—1000和更长序列分别进入队列，先单条测量显存，再按每批总token数限制批量。长度分桶减少短序列与长序列混合造成的填充浪费，但不能据此承诺固定加速倍数。超长序列单独处理，显存不足时降低chunk size或评估CPU卸载，记录时间与内存变化。

用户上传时检查字符、重复ID和长度，异常序列退回并列出原因，不静默截断。长序列不直接拆成独立片段后冒充完整结构；如研究者选择分域预测，应明确域边界、方法和组合限制。结果页面同时显示失败原因，不能只展示成功样本。

每周负载怎样安排

3000条序列在5天、每天12小时的计算窗口完成，总窗口为60小时，四卡提供240 GPU小时。按80%可用时间预算，平均每条可用约3.84 GPU分钟。这个值是排班上限，不是模型预测速度。若长序列占比增加，应使用各长度桶的实测中位耗时加权，而不是用短序列平均时间估全部。

先采样200条，覆盖长度和序列性质，计算每桶GPU分钟、峰值显存、失败率及重跑率。随后用加权总时长估算周负载，保留异常队列和维护余量。超过窗口时优先调整优先级、增加独立Worker或延长排班，不通过偷偷截短输入兑现处理量。

输出与质量验收

复现验证选择有公开结构的基准序列，先核对序列对应、结构文件完整性、残基映射与模型置信输出。结构相似指标由研究团队选择并记录计算方式；pLDDT等模型置信信息不能替代真实实验。设计验收目标为输入输出追踪完整率100%，任务异常可解释率100%，200条试点无未经标注的截断。

性能验收连续运行24小时，监控队列、显存、GPU功率、主内存与scratch空间。测试进程退出后任务可重新入队，已经校验完成的结果不会重复覆盖。CPU卸载路径同时测系统内存和PCIe等待，避免把OOM转移到主内存。

多课题组使用与归档

项目之间分别授权，公开序列、企业合作序列和未发表数据使用不同存储策略。下载结构文件需要记录项目权限，不把所有结果放在匿名链接下。课程演示用公开数据，敏感合作数据不进入演示日志。

交付包括序列清洗规则、长度桶配置、200条试点清单、镜像摘要、任务结果索引和恢复演练记录。平台的价值是提高可重复计算与协作效率；生物学解释、实验筛选和文章结论仍需要研究团队的专业验证。

技术依据与复现资料

• Meta ESM与ESMFold官方仓库：https://github.com/facebookresearch/esm