CRO+CDMO一体化智能研发平台×AI大模型本地部署：从药物发现到GMP生产的全链条解析与UltraLAB异构超算配置指南

CRDMO一体化智能研发平台×AI大模型本地部署：从药物发现到GMP生产的全链条解析与UltraLAB异构超算配置指南

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• 从靶点到GMP生产一体化：CRDMO+DeepSeek本地部署UltraLAB配置终极方案
• 创新药研发全链条AI革命：CRO+CDMO一体化大模型本地部署硬件选型手册
• AlphaFold3+Schrödinger+GROMACS+Aspen同机运行：CRDMO研发AI超算配置推荐
• 百亿参数大模型驱动新药研发：CRDMO一体化平台本地部署与UltraLAB配置方案

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一、CRDMO 一体化全链条软件模块与 AI 融合架构全景图

CRDMO（Contract Research, Development and Manufacturing Organization）是创新药研发领域的**"端到端"一体化服务模式**，将传统分散的CRO（合同研究组织）、CDMO（合同研发生产组织）和CMO（合同生产组织）整合为统一平台，覆盖从靶点验证到GMP商业化生产的完整价值链。2026年，AI/大模型已深度渗透至CRDMO的每一个环节，形成**"AI驱动发现→AI加速开发→AI优化生产→AI保障质量"**的闭环范式。

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二、各研发阶段功能详解与 AI 应用场景

2.1 靶点发现阶段：AI基因组学 × 结构预测

核心功能：

• 靶点识别：疾病基因组学、GWAS、转录组学、蛋白质组学
• 靶点验证：基因敲除/敲入、RNAi、CRISPR筛选
• 靶点可成药性：口袋可药性、变构位点、蛋白-蛋白相互作用界面
• 结构预测：AlphaFold3批量预测、ESMFold快速筛选、复合物建模

典型应用场景：

• First-in-class靶点发现：基于基因组学的全新靶点识别与验证
• 靶点优先级排序：多靶点可成药性综合评估与排序
• 抗体靶点结构：膜蛋白、GPCR、离子通道的AI结构预测
• PROTAC靶点评估：E3连接酶-靶蛋白相互作用界面分析

AI融合场景：

本地AlphaFold3批量预测蛋白质组：传统结构生物学依赖实验解析，周期长、成本高。通过本地部署的AlphaFold3（INT8量化后可在RTX Pro 6000 96GB上运行），可在数天内完成整个蛋白质组（数千个蛋白）的结构预测。本地DeepSeek-R1大模型基于RAG知识库（PDB、ChEMBL、文献），自动生成"靶点可成药性评估报告"："AI预测该激酶催化域采用典型双叶β-折叠结构，ATP结合口袋位于N叶与C叶之间，pLDDT均值为92.3（高置信）。已知Type I抑制剂结合于活性构象，Type II抑制剂结合于DFG-out构象。建议优先进行Type I虚拟筛选，预计可筛选出10-20个苗头化合物"。

2.2 药物发现阶段：AI生成式分子设计 × 分子模拟

核心功能：

• 虚拟筛选：基于结构的筛选（SBDD）、基于配体的筛选（LBDD）
• 分子对接：Glide、AutoDock、GNINA（GPU加速）
• 自由能计算：FEP+、TI、MM/PBSA、MM/GBSA
• ADMET预测：吸收、分布、代谢、排泄、毒性
• 先导优化：SAR分析、成药性评估、IP规避

典型应用场景：

• 激酶抑制剂设计：EGFR、ALK、BTK等靶点的选择性抑制剂优化
• PROTAC分子设计：蛋白降解靶向嵌合体的Linker和弹头优化
• 共价抑制剂设计：针对Cys残基的共价弹头优化
• 变构调节剂设计：基于MD的变构位点发现与配体设计

AI融合场景：

生成式AI分子设计：通过本地部署的生成式AI模型（基于Diffusion的3D分子生成网络），输入靶点结构和活性约束，可在数分钟内生成数千个新颖分子结构，自动过滤毒性、合成难度和成药性。本地Qwen2.5-72B大模型自动生成"分子设计策略报告"："AI建议在该骨架的R1位引入哌啶环（提升溶解度，logS从-4.5提升至-3.2），R2位引入三氟甲基（提升代谢稳定性，t1/2从2.1h延长至5.8h），预计IC50可优化至<1nM，合成路线共5步，总收率预计35%。IP风险评估：该骨架在专利WO2023/123456A1中有类似报道，建议引入额外取代基以规避IP"。

2.3 结构生物学阶段：AI辅助结构解析 × 复合物建模

核心功能：

• 冷冻电镜：单颗粒分析（SPA）、2D分类、3D重构、运动校正
• X射线晶体学：分子置换（MR）、相位解析、结构精修、模型构建
• NMR：共振归属、NOE分配、结构计算、动力学研究
• AI结构预测：AlphaFold3复合物预测、ColabFold批量筛选

典型应用场景：

• 靶点蛋白结构解析：激酶、GPCR、离子通道的高分辨率结构
• 抗体-抗原复合物：治疗性抗体与靶点蛋白的结合模式
• PROTAC三元复合物：靶蛋白-PROTAC-E3连接酶三元结构
• 膜蛋白药物靶点：GLP-1R、NMDA受体等膜蛋白结构生物学

AI融合场景：

AlphaFold3辅助冷冻电镜建模：对于分辨率<4Å的冷冻电镜密度图，传统模型构建困难。AlphaFold3预测的初始模型可直接导入RELION/CryoSPARC作为初始参考，结合密度图进行柔性拟合，将建模时间从数周缩短至数天。本地大模型自动生成"结构解析报告"："AI分析该数据集共识别1,250,000个候选颗粒，经2D分类筛选后保留520,000个高质量颗粒，估计最终分辨率可达3.2Å。AlphaFold3预测模型与密度图相关系数为0.85，建议进行局部重构以改善柔性loop区分辨率"。

2.4 分子模拟阶段：AI增强采样 × 自由能计算

核心功能：

• 平衡态MD：NPT/NVT系综、温度/压力耦合
• 自由能计算：FEP、TI、umbrella sampling、metadynamics
• 增强采样：REMD、REST、gaussian accelerated MD
• QM/MM：酶催化机理、反应路径
• 膜蛋白MD：脂质双分子层嵌入、构象变化

典型应用场景：

• 药物-靶点相互作用：结合自由能计算、residence time预测
• 耐药性预测：突变对结合亲和力的影响（如EGFR T790M/C797S）
• 变构机制研究：变构路径、变构网络、变构药物设计
• 制剂设计：API-辅料相互作用、无定形固体分散体稳定性

AI融合场景：

AI代理模型加速FEP计算：传统FEP计算需要数十至数百个λ窗口，耗时数天。通过本地部署的图神经网络代理模型，可基于分子图结构秒级预测结合自由能变化（ΔΔG），误差<1kcal/mol。本地大模型自动生成"分子模拟分析报告"："AI预测该化合物对WT-EGFR的ΔG为-12.5kcal/mol，对T790M突变体的ΔG为-10.2kcal/mol，选择性约2.3kcal/mol。建议引入与Met793侧链的额外氢键，预计可将选择性提升至>3.5kcal/mol。MD模拟显示该化合物在结合口袋中的residence time约为45ns，属于中等滞留时间"。

2.5 CMC工艺开发阶段：AI反应优化 × 智能放大

核心功能：

• 路线筛选：多条合成路线的成本-效率-绿色度综合评估
• 反应动力学：速率方程拟合、活化能计算
• 工艺参数优化：温度、压力、溶剂、催化剂筛选
• 放大风险评估：热安全分析（DSC/ARC）、混合效应、传质限制
• 连续流工艺：微反应器设计、在线监测、PAT

典型应用场景：

• 路线筛选：成本最低、步骤最少、绿色度最高的合成路线
• 结晶工艺优化：晶型控制、粒度分布、溶剂回收
• 手性拆分：动力学拆分、不对称合成条件优化
• 杂质控制：基因毒性杂质（GTI）预测与控制策略

AI融合场景：

贝叶斯优化加速工艺开发：传统工艺优化依赖DoE和工程师经验，实验量大。通过本地部署的贝叶斯优化模型，结合历史工艺数据库，可在10-20轮迭代内找到最优反应条件（vs传统50-100轮实验）。本地DeepSeek-R1大模型自动生成"工艺开发报告"："AI建议将反应温度从80°C优化至65°C，催化剂用量从5mol%降至2.5mol%，溶剂从DMF替换为2-MeTHF（绿色溶剂），预计收率可从72%提升至85%，E-factor从45降至18，满足绿色化学要求。热安全分析：DSC显示反应放热峰在85°C，绝热温升ΔTad=35K，建议控制加料速率<50mL/h以维持反应温度稳定"。

2.6 分析检测与质量控制阶段：AI谱图解析 × 智能质控

核心功能：

• 结构确证：NMR（¹H/¹³C/HSQC/HMBC/NOESY）、HRMS、IR、XRPD
• 杂质谱学：未知杂质结构推断、降解路径研究
• 质量控制：HPLC/UPLC方法开发、稳定性指示方法验证
• 数据完整性：ALCOA+原则、电子记录管理

典型应用场景：

• 新药IND申报：结构确证全套数据包
• 基因毒性杂质控制：亚硝胺、磺酸酯类GTI的检测方法开发
• 强制降解研究：酸/碱/氧化/光/热降解产物鉴定
• 稳定性研究：ICH Q1A(R2)长期/加速试验数据分析

AI融合场景：

AI NMR谱图自动解析：传统NMR解析依赖专家经验，复杂分子解析耗时数天。通过本地部署的Transformer谱图解析网络，可自动识别¹H/¹³C信号、归属化学位移、推断连接关系，解析时间从数天缩短至数小时。本地Qwen2.5-72B大模型自动生成"结构确证报告"："AI解析该化合物的HMBC谱图，确认C-3位羟基与H-2/H-4存在远程相关，C-17位侧链与H-16存在耦合，结合NOESY空间相关，确认相对构型为3β-OH, 17β-侧链。建议补充NOE差谱确证关键立体化学。杂质分析：HPLC显示3个杂质峰（总面积0.8%），其中杂质A（RT 8.2min，0.3%）经LC-MS推断为脱羟基产物，杂质B（RT 12.5min，0.2%）推断为异构体，均低于ICH Q3B阈值（0.5%）"。

2.7 GMP生产与项目管理阶段：AI智能排程 × 知识管理

核心功能：

• 生产计划：MRP、排程优化、物料管理
• 过程控制：SPC、PAT、实时放行检测（RTRT）
• 质量管理：CAPA、变更控制、偏差管理
• 文档管理：DMF、IND/NDA申报资料、GMP文件
• 临床数据管理：EDC、CDISC标准、统计分析

典型应用场景：

• 生产排程优化：多产品共线生产的最优排程
• 质量风险预警：基于历史数据的批次失败预测
• 申报资料生成：CTD格式申报资料自动撰写
• 跨项目知识融合：历史项目经验在新项目中的复用

AI融合场景：

AI智能生产排程：通过本地部署的强化学习模型，Agent在MES环境中自主学习最优排程策略，考虑设备约束、物料 availability、人员排班、清洁验证周期，将排程效率提升20-30%。本地大模型自动生成"生产计划报告"："AI建议将产品A的批次从每周2批增加至3批（设备利用率从65%提升至85%），产品B的批次调整为隔周生产（避免与产品A共用设备时的交叉污染风险）。预计整体产能提升15%，库存周转率提升20%"。

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三、大模型本地部署方案：CRDMO知识库与智能分析

3.1 本地大模型部署架构

CRDMO涉及靶点序列、化合物结构、工艺参数、临床数据、生产记录等全链条敏感信息，数据不出场是刚性要求。以下是推荐的本地部署架构：

层级	组件	功能	硬件依赖
应用层	Schrödinger/RELION/Phenix/GROMACS/Aspen/MestReNova/SAP	设计、模拟、计算、检测、生产、AI调用	GPU加速计算+渲染
AI中间件	Python API + LangChain / LlamaIndex + KNIME	科学数据与大模型桥接	内存+GPU
大模型层	DeepSeek-R1 32B/70B、Qwen2.5-72B、BioGPT、AlphaFold3	自然语言交互、文献分析、结构预测、报告生成	GPU显存
知识库层	专利库、文献库、SOP、历史项目、化合物库、临床数据库	RAG检索增强生成	内存+SSD
计算层	PyTorch/TensorFlow/JAX + RDKit/OpenEye + OpenMM	AI模型训练、分子生成、结构预测、模拟	CPU+GPU

3.2 预装软件清单（开机即用）

3.3 AI应用场景详解

场景A：AI驱动端到端新药发现（AlphaFold3+Schrödinger+GROMACS+LLM）

痛点：传统新药发现从靶点到先导化合物需2-3年，跨阶段信息传递损耗大。

方案：

1. AlphaFold3本地批量预测靶点蛋白结构（含配体/核酸复合物）
2. 生成式AI模型（Diffusion网络）生成数千个候选分子
3. **Schrödinger Glide/FEP+**进行分子对接和结合自由能计算
4. GROMACS MD验证结合稳定性和动力学行为
5. 本地DeepSeek-R1大模型基于RAG知识库，自动生成"新药发现策略报告"
6. 报告包含：靶点评估、分子设计 rationale、SAR预测、合成路线、IP风险、开发计划

硬件需求：GPU（AlphaFold3推理）+ GPU（Schrödinger FEP+）+ GPU（GROMACS MD）+ GPU（大模型推理）

场景B：AI加速CMC工艺开发（Aspen+Bayesian Opt+LLM）

痛点：CMC开发从实验室到GMP生产失败率高，DoE实验耗时耗料。

方案：

1. Aspen Plus建立反应动力学模型
2. DynoChem拟合速率参数
3. 贝叶斯优化模型基于历史工艺数据库推荐最优实验条件
4. 实验数据实时回传，模型迭代优化
5. 本地Qwen2.5-72B大模型自动生成"CMC开发报告"
6. 报告包含：反应条件、收率预测、杂质谱、放大风险评估、GMP合规建议、申报策略

硬件需求：CPU（Aspen计算）+ GPU（AI优化）+ 大内存（数据库缓存）

场景C：AI智能申报资料生成（RAG+LLM+CDISC）

痛点：IND/NDA申报资料撰写耗时数月，跨部门协调复杂。

方案：

1. 构建企业私有知识库：历年申报资料、FDA/EMA/NMPA指南、ICH标准
2. 临床数据（CDISC标准）自动导入知识库
3. CMC数据（工艺、分析、稳定性）自动导入知识库
4. 本地Qwen2.5-72B大模型基于RAG检索，自动生成CTD格式申报资料初稿
5. 模块1（行政）+ 模块2（CMC）+ 模块3（非临床）+ 模块4（临床）+ 模块5（综合）
6. 法规事务专家审核修改，反馈优化模型

硬件需求：大显存GPU（≥48GB）支持72B参数模型本地推理 + 高速SSD（海量文档检索）

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四、UltraLAB 硬件配置推荐

CRDMO一体化+大模型本地部署属于**"全链条GPU异构计算+显存密集型+内存密集型+数据I/O密集型"**的终极复合场景：AlphaFold3需要大显存（80GB+），Schrödinger FEP+需要GPU加速，GROMACS MD需要CPU+GPU混合，RELION/CryoSPARC需要多GPU并行，Aspen需要CPU多核，大模型推理需要大显存。UltraLAB提供从入门到旗舰的全覆盖方案。

方案一：入门AI CRDMO研发站（预算：8-12万元）

组件	型号/规格	说明
机型	GR450P 148192-MCC	极致超频工作站平台
CPU	AMD撕裂者7980X 超频处理器 （64核/4.8GHz）	多任务并发：Gaussian+Aspen+统计
内存	256GB DDR5-4800	大体系MD+AI代理模型+数据库缓存
GPU	NVIDIA RTX 6000 Ada 48GB	AlphaFold3中等体系+Schrödinger FEP++Qwen2.5-72B INT8推理
系统盘	4TB NVMe SSD	系统+软件
数据盘	4×8TB SATA HDD RAID5	海量化合物库、结构数据库、项目数据
临时盘	4TB NVMe SSD（MD轨迹/检查点）	高速读写
显示器	27英寸 4K IPS ×2	分子建模+密度图+数据分析双屏
系统	CentOS 8 / Rocky Linux 9	企业级Linux，MPI性能最优
适用	中型CRDMO项目：靶点预测→虚拟筛选→FEP+→MD→工艺优化→报告生成

方案二：主流AI CRDMO超算站（预算：25-40万元）

组件	型号/规格	说明
机型	GX660M 227256-MC4T	图灵计算工作站（GPU超算平台）
CPU	2颗Xeon金牌6530处理器（64核/2.7GHz）	双路并行，多项目并发
内存	256GB DDR5-4800 RDIMM	超大体系MD+多数据库并发
GPU	4×RTX 4090 48GB + 水冷	多卡并行：AlphaFold3多副本+RELION/CryoSPARC+FEP++大模型推理+AI训练
系统盘	4TB NVMe Gen5 SSD	极速系统响应
数据盘	8TB NVMe + 20TB SATA	热数据+冷数据分层
网络	双万兆以太网	多机集群扩展
散热	定制水冷模组	4卡满载静音运行
系统	CentOS 8 / Rocky Linux 9	企业级Linux，MPI性能最优
适用	大型CRDMO项目：蛋白质组预测+百万级筛选+超大体系MD+多AI任务并发+团队共享

方案三：旗舰AI CRDMO研发超算中心（预算：80-120万元）

组件	型号/规格	说明
机型	AlphaPro660 241768-MDA	超级图形工作站
CPU	2颗AMD霄龙9655（192核/4.1GHz）	极限多核，高通量筛选+大规模统计
内存	768GB DDR5-4800	超大模型+海量数据+多数据库并发
GPU	2×RTX Pro 6000 96GB 或 2×A100 80GB	单卡96GB显存，AlphaFold3大体系无压力
系统盘	2×8TB NVMe Gen5 SSD RAID1	系统级冗余
数据盘	20TB SATA + 8TB NVMe缓存	分层存储架构
网络	100G EDR InfiniBand	多机低延迟MPI
显示器	27英寸 4K IPS ×4	多屏协同：设计+模拟+AI+文档
系统	CentOS 8 + Kubernetes	容器化AI服务管理
适用	药企级全管线CRDMO+AI数字孪生+多项目并发+申报资料自动生成

方案四：信创AI CRDMO研发站（预算：15-25万元）

组件	型号/规格	说明
机型	PH650	海光信创便携工作站
CPU	2颗海光3号 7300系列处理器（64核/3.3GHz）	信创合规，8通道内存
内存	512GB DDR4-3200 RDIMM	大体系MD+大模型内存保障
GPU	2×RTX 5090D 32GB	AlphaFold3小-中等体系+Schrödinger+大模型推理
系统盘	2×4TB M.2 NVMe SSD RAID1	系统级冗余
数据盘	4×8TB SATA HDD RAID5	海量数据安全存储
显示器	18.4英寸 4K（便携一体屏）+ 外接27英寸4K	现场+办公室双场景
系统	银河麒麟V10 / 统信UOS	信创合规
适用	信创要求严格的CRDMO项目：靶点预测→虚拟筛选→工艺优化→申报资料生成

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五、常见问题硬件配置分析（FAQ）

Q1：CRDMO一体化与单一CRO或CDMO相比，硬件需求有什么变化？

A：

结论：CRDMO一体化硬件需求不是简单叠加，而是指数级增长。需要同时运行AlphaFold3（显存80GB+）+ Schrödinger FEP+（显存40GB+）+ GROMACS MD（内存200GB+）+ 大模型推理（显存80GB+），单工作站显存需求可达200GB+，内存需求500GB+。

Q2：CRDMO工作站上同时运行AlphaFold3+Schrödinger+GROMACS+大模型，系统会崩溃吗？

A：如果硬件配置不足，必然崩溃。典型冲突场景：

• 显存溢出：AlphaFold3（80GB）+ Schrödinger FEP+（40GB）+ 大模型（80GB）= 200GB > 单卡96GB，触发CUDA OOM
• 内存溢出：GROMACS（200GB）+ 数据库缓存（100GB）+ 大模型服务（40GB）= 340GB > 物理内存256GB，触发OOM
• CPU争抢：Gaussian 64核 + GROMACS 64核 MPI + Aspen 32核 = 160核 > 物理64核，导致上下文切换开销剧增
• 磁盘I/O瓶颈：RELION读写TB级数据 + 数据库查询 + 大模型加载，机械硬盘吞吐量不足

解决方案：

• 显存：采用多GPU分配策略，AlphaFold3独占GPU1，Schrödinger独占GPU2，大模型独占GPU3-4
• 内存：按"GROMACS峰值 + 数据库缓存 + 大模型峰值 + 30%余量"配置，建议≥512GB
• CPU：使用SLURM/Kubernetes进行资源调度，错峰运行计算密集型任务
• 存储：NVMe SSD作为活跃数据缓存，机械硬盘仅用于归档

Q3：CRDMO的GPU显存如何分配？不同任务怎么调度？

A：推荐显存分区+时间片调度策略：

时间片调度：

• 白天（9:00-18:00）：GPU1-2跑AlphaFold3+Schrödinger，GPU3跑大模型API，GPU4空闲备用
• 夜间（18:00-9:00）：GPU1-2跑批量预测，GPU3跑大模型训练，GPU4跑GROMACS长时程MD

Q4：海光信创平台能跑CRDMO全链条软件+大模型吗？

A：可以，但需分阶段适配：

• 靶点发现/结构预测：AlphaFold3仅支持NVIDIA GPU，海光DCU暂不支持；但CPU计算（序列分析、基因组学）可运行
• 药物发现：Schrödinger官方仅支持NVIDIA GPU，海光CPU可运行但GPU加速受限
• 计算化学：Gaussian/ORCA/CP2K基于x86，海光二进制兼容，可直接运行
• 结构生物学：RELION/CryoSPARC GPU加速需NVIDIA，Phenix/CCP4 CPU计算可运行
• 分子动力学：GROMACS CPU计算可运行，GPU加速需NVIDIA CUDA或AMD ROCm
• 工艺模拟：Aspen Plus基于x86，海光可运行
• 大模型推理：DeepSeek/Qwen有海光DCU优化版，或使用NVIDIA GPU

推荐配置：海光信创AI CRDMO站 = 双路海光3号7300（64核）+ 512GB内存 + 2×RTX 5090D 32GB + 银河麒麟V10
注意：完全信创（无NVIDIA）目前GPU加速受限，建议"海光CPU+国产GPU（摩尔线程，长期路线）"或"海光CPU+NVIDIA GPU（过渡路线）"。

Q5：CRDMO一体化平台的数据安全如何保障？本地大模型部署是必需的吗？

A：绝对必需。CRDMO涉及全链条敏感数据：

• 靶点序列和结构（First-in-class靶点，专利前保密）
• 化合物结构（苗头化合物、先导化合物、最终API结构）
• 工艺参数（合成路线、反应条件、结晶参数）
• 临床数据（患者数据、药效数据、安全性数据）
• 生产记录（批次记录、偏差记录、变更控制）

云端AI的风险：

• 靶点序列上传至云端AlphaFold存在泄露风险
• 化合物结构上传至云端Schrödinger存在IP流失风险
• 临床数据上传违反GDPR/ HIPAA/《个人信息保护法》
• 工艺参数上传可能导致商业机密泄露

本地部署的优势：

• 数据完全不出场，内网物理隔离
• 模型权重本地存储，无数据回传
• 满足FDA/EMA/NMPA审计追踪和ALCOA+要求
• 符合《数据安全法》《个人信息保护法》合规要求

Q6：AI能完全替代CRDMO的科学家和工程师吗？

A：目前不能，但可替代50-60%的重复性工作。

• AI可替代：虚拟筛选、性质预测、谱图初解析、工艺参数初筛、粒子挑选、2D分类、报告初稿生成、生产排程初稿
• AI不可替代：创造性分子设计、异常结果判断、复杂边界解释、监管沟通、客户对接、安全风险评估、伦理判断
• 推荐工作流：AI自动处理（50-60%工作量）→ 专家审核修正（35-40%工作量）→ 大模型生成报告（5-10%工作量）

结论：AI是CRDMO科学家的"超级助手"，而非替代者。UltraLAB工作站让靶点结构预测从"排队等云端"变为"本地秒级响应"，让工艺优化从"数月实验"压缩至"数周迭代"，让申报资料从"数月撰写"压缩至"数周生成"。

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六、总结：CRDMO一体化+AI的硬件投资优先级

CRDMO一体化智能研发平台+大模型本地部署的本质是"全链条GPU异构计算+显存密集型+内存密集型+数据I/O密集型"的终极复合场景。从AlphaFold3的百亿参数结构预测到Schrödinger FEP+的精确自由能计算，从GROMACS的百万原子分子动力学到Aspen的工艺模拟，从RELION的TB级冷冻电镜数据处理到DeepSeek的申报资料自动生成，UltraLAB通过"极限多核CPU+大显存GPU集群+高速NVMe存储+大容量内存"的异构超算架构，让CRDMO科学家在同一台工作站上完成"靶点发现→分子设计→结构解析→模拟验证→工艺开发→分析检测→GMP生产→申报资料生成"的全链条工作——从基因到GMP，从数据到决策，一台工作站全搞定。

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了解更多：

• 官网：xasun.com
• 咨询热线：400-705-6800
• 微信公众号：100369800  或 xasun001

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