A AMD diz que MMseqs2 e HIPSW++ aceleram a busca de proteínas em GPUs Instinct
A AMD afirmou que construiu dois caminhos de GPU de código aberto para busca evolutiva de sequências em seu hardware Instinct, posicionando a busca por homologia de proteínas e o alinhamento múltiplo de sequências na mesma infraestrutura usada para cargas de trabalho de dobramento a jusante. Em um artigo técnico publicado em 14 de outubro de 2026, a empresa afirmou que as ferramentas são projetadas para acelerar um passo a montante que frequentemente determina quanto sinal biológico está disponível para IA modelos.
Evidências e contexto
Segundo a AMD, o HIPSW++ é uma implementação de GPU com alinhamento exato do SmithadWaterman com penalidades de gap afim, enquanto a GPU MMseqs2 habilitada por ROCm é destinada à busca por homologia de alta taxa e geração de MSA. A AMD afirmou que as abordagens dois abordam diferentes partes do fluxo de trabalho: o HIPSW++ mantém o algoritmo exato de programação dinâmica, e MMseqs2 usa filtragem para remover correspondências improváveis antes de etapas de alinhamento mais caras. A empresa afirmou que isso importa porque bancos de dados modernos podem conter centenas de milhões de proteínas, tornando o alinhamento total em escala computacionalmente caro.
A AMD descreveu o HIPSW++ como usando paralelismo de frente de onda em GPUs AMD, com valores intermediários mantidos em registradores thread-local quando possível e valores de fronteira trocados por instruções de embaralhamento de frente de onda. Disse que as matrizes de substituição são organizadas em Local Data Share para reduzir conflitos bancários. Para MMseqs2, a AMD afirmou que a implementação habilitada para ROCm acelera o filtro de alinhamento sem lacunas, onde cada célula de programação dinâmica depende apenas de sua vizinha diagonal superior esquerda, permitindo a execução de GPU linha a linha. A empresa também afirmou que a implementação suporta execução multi-GPU dividindo o banco de dados de sequências entre múltiplas GPUs AMD no mesmo servidor.
Nos testes citados pela AMD em uma nota de rodapé, realizados em 21 de setembro de 2026 UniRef50 de varredura de MMseqs2 habilitados com ROCm, com uma única sequência de consulta escalada entre GPUs um, dois, quatro e oito. A AMD disse que a configuração chegava até 97 TCUPS em GPUs oito Instinct MI325X. A empresa afirmou que MI325X superou o resultado H100 correspondente da NVIDIA em todas as configurações de GPU de 1, 2, 4 e 8 testadas, enquanto MI300X foi comparável ou maior que H100. A AMD também afirmou que as implementações de GPU entregaram throughput substancialmente maior do que a MMseqs2 baseada em CPU e o JackHMMER. A nota de rodapé disse que os resultados vieram de testes internos, que o tempo de carregamento, inicialização e pré-processamento dos dados foram incluídos, e que o tempo de construção do banco de dados foi excluído.
O material fonte da AMD também vincula o trabalho de software a fluxos de trabalho mais amplos de estrutura proteica. A empresa afirmou que a busca evolutiva está a montante de IA modelos que preveem dobras, anotam genes ou orientam o design de proteínas, e que manter a busca e o dobramento no mesmo acelerador podem reduzir o movimento de dados e simplificar a implantação. Material de fundo separado fornecido com este relatório observa que MMseqs2, ou busca de sequências Many-contra-Many, é um conjunto em C++ para grandes conjuntos de dados de proteínas e nucleotídeos e que sua implementação em GPU foi descrita anteriormente na Nature Methods em 18 de setembro de 2025.
O artigo é apresentado como um anúncio técnico, e não como um evento de mercado. Nenhum preço, mudança de disponibilidade de produtos ou números de receita foram fornecidos no material original, e as alegações de desempenho se limitam aos benchmarks internos citados pela AMD. A AMD também observou na nota de rodapé que as configurações dos sistemas podem variar e os resultados podem ser diferentes.