AMD affirme que MMseqs2 et HIPSW++ accélèrent la recherche de protéines sur les GPU Instinct
AMD a déclaré avoir construit deux chemins GPU open source pour la recherche de séquences évolutives sur son matériel Instinct, positionnant la recherche d’homologie protéique et l’alignement multiple des séquences sur la même infrastructure utilisée pour les charges de travail de repliement en aval. Dans un article technique publié le 14 octobre 2026, la société a indiqué que ces outils sont conçus pour accélérer une étape en amont qui détermine souvent la quantité de signal biologique disponible pour IA modèles.
Preuves et contexte
Selon AMD, HIPSW++ est une implémentation GPU d’alignement exact SmithadWaterman avec des pénalités de gap affine, tandis que le GPU MMseqs2 compatible ROCm est destiné à la recherche d’homologie à haut débit et à la génération de MSA. AMD a indiqué que les approches deux traitent différentes parties du flux de travail : HIPSW++ conserve l’algorithme exact de programmation dynamique, et MMseqs2 utilise le filtrage pour éliminer des correspondances improbables avant des étapes d’alignement plus coûteuses. L’entreprise a indiqué que cela est important car les bases de données modernes peuvent contenir des centaines de millions de protéines, rendant l’alignement complet par paires à l’échelle coûteuse en calcul.
AMD a décrit HIPSW++ comme utilisant le parallélisme par front d’onde sur les GPU AMD, avec des valeurs intermédiaires conservées dans des registres thread-locaux lorsque possible et des valeurs de frontière échangées via des instructions de mélange de front d’onde. Il a précisé que les matrices de substitution sont mises en place dans Local Data Share pour réduire les conflits bancaires. Pour MMseqs2, AMD a indiqué que l’implémentation compatible ROCm accélère le filtre d’alignement sans écart, où chaque cellule de programmation dynamique dépend uniquement de sa voisine diagonale en haut à gauche, permettant une exécution GPU ligne par ligne. La société a également indiqué que l’implémentation prend en charge l’exécution multi-GPU en divisant la base de données de séquence entre plusieurs GPU AMD sur le même serveur.
Lors des tests cités par AMD dans une note de bas de page, réalisés le 21 septembre 2026 MMseqs2 de balayage UniRef50 de balayage avec ROCm, avec une seule séquence de requête mise à l’échelle sur un, deux, quatre et huit GPU. AMD a indiqué que la configuration atteignait jusqu’à 97 TCUPS sur huit GPU Instinct MI325X. La société a indiqué MI325X dépassait le résultat correspondant de H100 NVIDIA dans chaque configuration testée 1, 2, 4- et 8- GPU, tandis que MI300X était comparable ou supérieur à H100. AMD a également indiqué que les implémentations GPU offraient un débit nettement supérieur à celui des MMseqs2 basés sur CPU et JackHMMER. La note de bas de page indiquait que les résultats provenaient de tests internes, que le chargement, l’initialisation et le temps de prétraitement des données étaient inclus, et que le temps de construction de la base de données était exclu.
Le matériel source d’AMD relie également le travail logiciel à des flux de travail plus larges sur la structure des protéines. La société a indiqué que la recherche évolutive se situe en amont de IA modèles qui prédisent les repliements, annotent les gènes ou guident la conception des protéines, et que maintenir la recherche et le repliement sur le même accélérateur peut réduire le déplacement des données et simplifier le déploiement. Un document de fond séparé fourni avec ce rapport note que MMseqs2, ou recherche de séquences Many-against-Many, est une suite C++ pour de grands ensembles de données protéiques et nucléotides et que son implémentation GPU avait été précédemment décrite dans Nature Methods le 18 septembre 2025.
L’article est présenté comme une annonce technique plutôt que comme un événement de marché. Aucun prix, changement de disponibilité des produits ou chiffre d’affaires n’a été fourni dans le matériel source, et les affirmations de performance se limitent aux benchmarks internes cités par AMD. AMD a également noté dans la note de bas de page que les configurations système peuvent varier et que les résultats peuvent différer.