Claudeはオープンソースの生体分子モデルを4倍高速化し、1つのGPUで10,000トークン以上の予測を可能に

TL;DR

Anthropicは、30以上のオープンソース生体分子モデリングツールを平均4倍高速化するClaude駆動の最適化をリリース。メモリ使用量を削減し、1つのNVIDIA GPUで10,000トークンを超える構造予測が可能になり、Adaptyv Bioと共同で100万ドル相当のタンパク質設計コンペティションを発表した。

Claude駆動の推論高速化

主な成果: Claudeは、構造予測、タンパク質設計、タンパク質言語モデル、ゲノミクスの分野における30以上の深層学習モデルを高速化し、平均して4倍のスピードアップを達成。精度の低下は最小限（出力が同一の場合、約1.6倍のスピードアップ）。通常、各モデルごとに数週間を要する作業を、4週間未満で完了した。

  • Claudeは、分野の専門知識を持つ2名のAnthropicスタッフの指導のもと、汎用的な研究モデルとして機能。事前のカーネル開発経験は不要だった。
  • 最適化には、三角アテンションおよび乗算用のカスタムカーネル（FlashPairformer）、重複する作業のキャッシュ、不要なコードパスの削除が含まれる。
  • 高速化されたモデルは、タンパク質構造予測などの下流タスクにおいても性能を維持した。

"Claudeは10以上の生体分子構造予測モデルを高速化し、平均して約4倍のスピードアップを達成。精度の低下は最小限であり、出力が同一の場合、約1.6倍のスピードアップを実現しました。" – Anthropicブログ記事

FlashPairformer：三角演算用のカスタムカーネル

主な成果: Claudeが生成したFlashPairformerカーネルは、モデル構成に応じて、三角アテンションで2.7～2.9倍、三角乗算で1.7～3.2倍、フィールドスタンダードのcuEquivariance実装を上回る性能を発揮。

  • 三角アテンションと乗算は、AlphaFoldクラスのモデルにおいて実行時間とメモリ使用量の大部分を占める。トークン数に伴い立方的に増加するため。
  • これらのカーネルを再実装することで、Pairformerアーキテクチャのコア部分で最先端の性能を達成した。

ClaudeのFlashPairformerカーネルがcuEquivarianceに対して実現したスピードアップ

大規模生体分子系向けの低メモリ「Big」モード

主な成果: Claudeが導入した低メモリ「Big」モードにより、1つのNVIDIA GPUノードで10,000トークンを超えるシステムの正確な推論が可能になり、1つのB300ノードで最大70,000トークンのシステムの推論も成功した。

  • 人間ミトコンドリア複合体I、TRiCシャペロン、プロテアソーム、細菌リボソーム（いずれも10,000トークン以上）の正確な予測を実証。
  • AlphaFold 3の7,663トークンの40Sリボソーム予測と比較して、ClaudeのBigモードはサイズの境界を約1.5桁拡大した。
  • 31,000～70,000トークンのウイルスキャプシドやタンパク質コンパートメントにまで拡張すると予測が崩壊したが、これは訓練コンテキストを超えた一般化の欠如を示しているものの、計算上の障壁は劇的に低下した。

ClaudeのBigモードで折りたたまれた大規模分子複合体

効率的なデノボタンパク質バインダー設計

主な成果: 1つのNVIDIA H200 GPUで1つのClaudeモデルを24時間使用することで、Anthropicは以前のMythos 5.1キャンペーンのインシリコ結合スコアを再現。GPU時間は約100分の1に削減され、合計のGPU＋トークンコストは約150ドルに留まった。

  • 16のターゲットに対して、3つのClaudeバージョン（Mythos 5.1、Mythos 5、Opus 5）を評価。
  • 中央値および最高のipSAEスコアは、以前のマルチエージェント、1ターゲットあたり1万ドルの実験と同等だった。
  • これは、Claudeの高速化された生体分子スタックが、劇的に削減された計算リソースで同等の設計品質を提供できることを示している。

ClaudeのipSAE性能とGPU使用量の関係

オープンソースリリースとコミュニティコンペティション

  • 30以上のモデルの最適化コードはすべて、https://github.com/anthropics/uplifting-biomolecular-modeling で公開。
  • 詳細な技術レポート（PDF）ではベンチマーク手法と全結果が提供されている。
  • AnthropicとAdaptyv Bioは、最大100万ドル相当のClaudeクレジット、25万ドル相当のModalコンピューティングクレジット、および5,000件以上の設計に対する実験室検証を提供するタンパク質設計コンペティションを共同主催。対象は、種間反応性、pH感受性、ペプチド-MHC特異性、GPCR設計など、困難な課題である。

"最大100万ドル相当のClaudeクレジットと25万ドル相当のModalコンピューティングクレジットを提供するとともに、5,000件以上の設計に対する実験室検証も行います。" – Anthropic発表

ライフサイエンスコミュニティへの影響

  1. 高性能モデリングの民主化 – 大規模なコンピューティングクラスタを持たない研究室でも、1つのGPUで最先端の構造予測および設計パイプラインを実行できるようになり、参入障壁が低下した。
  2. 発見サイクルの加速 – 高速な推論とGPUコストの削減により、プロジェクトあたりの設計反復回数が増加し、インシリコの概念から実験的検証までの期間が短縮される可能性がある。
  3. オープンサイエンス協働の促進 – オープンソースリリースとコンペティションにより、再現可能で高インパクトなタンパク質工学に向けたコミュニティの努力を統一する共通のベンチマークとインセンティブ構造が提供された。

その他のリソース

この記事は、2026年9月のAnthropicの研究発表を事実を追加・変更せずに忠実に要約したものです。

Sources