Claudeは4週間足らずで36の生物学的モデルを最適化し、平均で約4倍の高速化を実現した。

動察 Beating AI 速報、AnthropicはClaudeに36のオープンソース生物モデルの性能最適化を行わせた。4週間足らずで、これらのモデルは平均約4倍高速化し、タンパク質構造予測、タンパク質設計、ゲノム解析などのタスクをカバーしている。関連する最適化コードはすべてオープンソース化されている。

Claudeが行ったのはPythonコードの修正だけではなく、FlashPairformerなどのGPUカーネルも自ら作成し、GPU計算効率を根本から向上させた。公式テストでは、元々非常に時間のかかる計算の一部が最大3.2倍高速化された。異なるモデルに遭遇すると、Claudeは個別にボトルネックを見つけ、重複計算を削除したり、頻繁に使用されるデータを事前にキャッシュしたりする。

このプロセス全体は2名のAnthropic生物モデリング研究者によって監督されたが、2人ともこれまで推論最適化やカーネルエンジニアリングの経験はなかった。最適化前後で結果が完全に一致することを要求しても、これらのモデルは平均約1.6倍高速化され、モデル結果に正常範囲内のわずかな差異を許容すると、平均約4倍の高速化が可能である。

Anthropicが以前行ったタンパク質設計実験では、各ターゲットに最大約2500 H100 GPU時間が必要だった。最適化後、1台のH200で24時間稼働させればほぼ同等の効果が得られ、GPUとClaudeのコスト合計は約150ドルである。元々数千GPU時間を消費していた実験が、今では1日程度で完了できる。