青岛国实科技集团有限公司陈溟获国家专利权
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龙图腾网获悉青岛国实科技集团有限公司申请的专利基于国产超算平台的蛋白质-配体亲和力评价方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117292759B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311092537.0，技术领域涉及：G16B50/00；该发明授权基于国产超算平台的蛋白质-配体亲和力评价方法是由陈溟;谭华;苏亮;杨帅设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于国产超算平台的蛋白质-配体亲和力评价方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于国产超算平台的蛋白质‑配体亲和力评价方法，包括：国产超算生产环境的搭建步骤包括：编译深度学习模型运行所需要的依赖库，并完成对SWPyTorch的框架配置；深度学习模型的设计与实现步骤包括：构建一基于蛋白质‑配体亲和力评价数据集的深度学习模型，基于X86平台下的PyTorch框架对深度学习模型进行模型实现，完成模型实现后进行模型移植，将深度学习模型移植至国产超算平台；深度学习模型的并行优化步骤包括：基于国产超算平台，从数据并行、计算并行、通信并行、算子库优化及SWPyTorch多节点并行对深度学习模型进行优化；作业提交与运行步骤包括：配置国产超算平台的计算节点资源，激活国产超算平台的依赖环境，提交运行作业。
本发明授权基于国产超算平台的蛋白质-配体亲和力评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于国产超算平台的蛋白质-配体亲和力评价方法，其特征在于，包括： 国产超算生产环境的搭建步骤包括：编译深度学习模型运行所需要的依赖库，并完成对SWPyTorch的框架配置； 深度学习模型的设计与实现步骤包括：构建一基于蛋白质-配体亲和力评价数据集的所述深度学习模型，基于X86平台下的PyTorch框架对所述深度学习模型进行模型实现，完成模型实现后进行模型移植，将所述深度学习模型移植至国产超算平台； 深度学习模型的并行优化步骤包括：基于所述国产超算平台，从数据并行、计算并行、通信并行、算子库优化及SWPyTorch多节点并行对所述深度学习模型进行优化； 作业提交与运行步骤包括：配置所述国产超算平台的计算节点资源，激活所述国产超算平台的依赖环境，提交运行作业。
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