蛋白质结构设计与分析系统

蛋白质结构设计与分析系统采购：蛋白质结构设计与分析系统1套。硬件计算环境：1、机体采用6U机架式结构； 2、CPU：Intel(R) Xeon(R)W5-3435X(16核32线程，3.1GHz)； 3、内存：24G ECC REG DDR5,4800MHz， 共192G；4、GPU：4 x NVIDIA RTX * 48GB（采用涡轮涵道散热）； 5、系统SSD：1x 240GB 企业级SSD； 5、缓存盘SSD：1 x2TB 企业级SSD； 6、数据盘：3x 16TB 企业级机械硬盘； 7、电源：2 x 2000W电源 。软件环境：1、操作系统：Ubuntu、Rocky Linux等主流64位Linux系统，支持SSH远程访问、多用户管理及环境隔离；2、GPU环境：NVIDIA驱动、CUDA Toolkit、cuDNN等GPU加速环境及多版本切换；3、开发环境：Python 3.x、Conda/Mamba等虚拟环境管理工具；4、深度学习环境：PyTorch、PyTorch Geometric、DGL等框架，满足Transformer、GNN、扩散模型等开发需求；5、科学计算环境：NumPy、SciPy、Pandas、Biopython、scikit-learn及C/C++编译环境、蛋白质结构预测和设计工具。3、内存：24G ECC REG DDR5,4800MHz； 共192G4、GPU：4 x NVIDIA RTX * 48GB（采用涡轮涵道散热）； 5、系统SSD：1x 240GB 企业级SSD； 5、缓存盘SSD：1 x2TB 企业级SSD； 6、数据盘：3x 16TB 企业级机械硬盘； 7、电源：2 x 2000W电源 。软件环境：1、操作系统：Ubuntu、Rocky Linux等主流64位Linux系统，支持SSH远程访问、多用户管理及环境隔离；2、GPU环境：NVIDIA驱动、CUDA Toolkit、cuDNN等GPU加速环境及多版本切换；3、开发环境：Python 3.x、Conda/Mamba等虚拟环境管理工具；4、深度学习环境：PyTorch、PyTorch Geometric、DGL等框架，满足Transformer、GNN、扩散模型等开发需求；5、科学计算环境：NumPy、SciPy、Pandas、Biopython、scikit-learn及C/C++编译环境、蛋白质结构预测和设计工具；