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AlphaFold2를 넘어서

• AlphaFold2는 분명히 유용한 도구이다.
• 그러나 너무 많은 memory를 요구한다.
• Monomer의 경우 gaming 제품군으로 충분함.
• Multimer 추론의 경우 residue의 개수가 굉장히 많음.
• DeepMind의 원본 구현은 NVIDIA A100 80GB에서도 2048개 이상의 residue를 처리하지 못함.
• 백지장도 맞들면 낫다.
• 분산처리를 구현한다.

MegaFold

• 여러개의 GPU를 사용한다.
• Parameter는 180만개이므로 공유한다.
• Activation을 나눈다.

• (a) AF에서 자주 등장하는 구조. (b) Model 병렬화.

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