创建云渲染 服务器 ，内置开源Blender软件，提供渲染算力。 云渲染服务器绑定弹性公网IP，用户可通过该公网IP提交渲染任务。 此外，您可以通过使用 云监控服务 来监测 弹性云服务器 的CPU、内存、磁盘IO和网络等指标，当资源利用率超过阈值时触发告警。 方案优势 专属渲染资源 业界顶级算力，适配不同场景对计算能力及存储多样性的需求。

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，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长，对存储基础设施也带来全新的挑战。 高吞吐的数据访问挑战：随着企业使用

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，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长，对存储基础设施也带来全新的挑战。 高吞吐的数据访问挑战：随着企业使用

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法实现跨云迁移。 优势 U CS 提供了跨云跨数据中心的大规模治理能力，统一接管自建IDC、边缘云、中心云资源，一站式分发调度，助力加速金融行业的业务创新。 算力统一供给 面对金融行业新兴的互联网类业务，UCS支持极速扩容和大规模治理，提供实现本地、边缘、云资源统一调度，有效应对流量冲击。

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大规模药物虚拟筛选 “神农项目”简介 药物虚拟筛选 父主题： 用户指南（基因平台）

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大规模资源批量续费最佳实践 推荐续费方式概览 批量设置自动续费 根据企业项目批量续费 根据到期时间批量续费 根据续费清单批量续费 先请款后批量续费

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同，效率低。 好看、不好用：重可视化，轻应用；业务数据没有时空化，管理手段受限。 算力低、建模慢：对计算服务器性能要求高，需要高性能的GPU算力支持才能完成建模；自建集群规模小，无法并发支持大规模建模。 数据类型多，融合难：多种数据文件类型，格式复杂，转换困难；多源数据融合难，缺少统一标准时空数据框架。

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平台，通过严格的数据权限和资源管控，将数据和算力开放给各种使用者，为 数据湖 。一份数据支持多种分析，是数据湖最大的特点。数据湖又分为三个阶段： 离线数据湖：将企业内多种格式数据源汇聚的大数据平台，通过严格的数据权限和资源管控，将数据和算力开放给各种使用者。其中数据从数据源产生后到进

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性进行维护，并根据CPU和内存资源用量按需付费。 使用场景 - 面向有云原生数字化转型诉求的用户，期望通过容器集群管理应用，获得灵活弹性的算力资源，简化对计算、网络、存储的资源管理复杂度。 适合对极致性能、资源利用率提升和全场景覆盖有更高诉求的客户。 适合具有明显的波峰波谷特征的

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便宜，但无法满足稳定低时延诉求，超时率高，容易导致停投，影响商业利益。 内存数据库：能提供高并发、低时延极致性能，如开源自建Redis，是业界选用比较多的方案。但存在着稳定性差，数据丢失等风险。对于TB级用户画像数据，存在导入速断慢和成本高的痛点。 而云数据库GeminiDB R

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且搭配美观的模型组合 图5 模型智能布置 核心技术2：自研云渲染技术，实现高画质、交互式的实时渲染效果 云渲染技术 强大AI算力，使能超分场景：利用AI算力超分技术，可满足在线推理、Pipleline并行、算子深度优化等核心能力，利用多重重要性采样算法，可实现AI降噪超分。 。

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市、湖”一体化的融合分析业务。 标准数仓（DWS 3.0）：采用存算分离云原生架构，极致性价比，支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，无限算力、无限容量，并按需、按量计价，适用OLAP分析场景。 实时数仓：在大规模数据查询和分析能力基础上，提供高并发、高性能、低时延、低成本的事务

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运行大规模虚拟药筛任务 药物数据输入格式说明 订阅Docking Summary流程 新建研究 查看药筛结果 查看药筛作业和结果下载

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，为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。 DWS提供标准数仓、IoT数仓和实时数仓三种产品形态，围绕企业级内核、实时分析、协同计算、融合分析、云原生五大方向构筑业界第一 数据仓库 。 标准数仓面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、易运维的企业级数仓

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比的体验。适用于“库、仓、市、湖”一体化的融合分析业务。 标准数仓（DWS 3.0）：采用存算分离云原生架构，极致性价比，支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，无限算力、无限容量，并按需、按量计价，适用OLAP分析场景。 IoT数仓：在标准数仓基础上，通过融合流、时序引擎，为用户

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性进行维护，并根据CPU和内存资源用量按需付费。 使用场景 - 面向有云原生数字化转型诉求的用户，期望通过容器集群管理应用，获得灵活弹性的算力资源，简化对计算、网络、存储的资源管理复杂度。 适合对极致性能、资源利用率提升和全场景覆盖有更高诉求的客户。 适合具有明显的波峰波谷特征的

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段。 计算机辅助技术可以极快地加速前两个阶段，利用同源建模和分子动力学模拟，从病毒蛋白一级序列快速获得病毒蛋白3D结构，并且依托云端算力实现大规模筛选和成药性分析，从万级的小分子筛选库获得百级的候选小分子只需耗时10天。随后研究机构、药厂通过试验验证和临床试验，最终确定可靠的药物小分子用于疾病治疗。

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提供医疗领域专业的预置资产，提升企业的效率。 内置大量生物医疗领域标准分析流程，并结合华为特有的高性能云计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架Aut

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Kubernetes社区开源组件，用于节点水平伸缩，CCE在其基础上提供了独有的调度、弹性优化、成本优化的功能。 全场景支持，适合在线业务、深度学习、大规模成本算力交付等。 节点自动伸缩 CCE突发弹性引擎（对接CCI） 将Kubernetes API扩展到无服务器的容器平台（如CCI），无需关心节点资源。

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I全流程生命周期管理。 ModelArts Lite：包含弹性裸金属和弹性集群2种模式，适用于已经自建 AI开发平台 ，仅有算力需求的用户，提供高性价比的AI算力，并预装主流AI开发套件以及自研的加速插件。 弹性裸金属DevServer：面向云主机资源型用户，基于 裸金属服务器 进行封装，可以通过弹性公网IP进行访问操作。

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药物虚拟筛选 计算机辅助药物虚拟筛选是新药早期研发的重要环节，可根据靶点蛋白和小分子药物的3D结构，计算蛋白与药物之间的结合能量，并且依托云端大算力实现超大规模筛选和成药性分析，从成千上百万的小分子库中快速筛选出与蛋白结合最紧密的候选药物，从而为药物研究和临床试验提供方向。药物虚拟筛选以项目

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