近日，英伟达正式发布BioNeMo智能体工具包，全面加速生物大分子端到端共折叠预测流程。该工具针对药物发现与蛋白质设计中的算力瓶颈，在H100与B300架构上实现全链路性能跃升。传统共折叠流程长期受限于多序列比对的CPU计算开销与单卡显存天花板，英伟达通过部署GPU加速的MMseqs2-GPU引擎，将同源性搜索速度最高提升177倍。结合cuEquivariance几何学习库与OpenFold3 NIM推理优化，B300平台实现最高4倍的延迟降低，单卡有效支持序列长度拓展至约6400个标记。为彻底突破显存限制，工具集成Fold-CP上下文并行技术，使多设备显存需求随GPU数量线性优化，64张B300即可稳定处理高达32000个标记的超大分子复合物。此项突破标志着结构预测正式迈入端到端系统工程阶段，使基于结构的虚拟筛选得以在早期阶段高效处理海量化合物库，同时将核糖体等超大型生物组装体的计算预测变为现实。通过深度兼容主流开源模型并无缝嵌入AI智能体工作流，该方案将大幅压缩计算生物学探索周期，加速前沿结构预测成果向新药研发转化的落地进程。