Un investigador aficionado busca fármacos para cáncer de colon con recursos limitados
Un investigador aficionado sin remuneración usa NBFNet sobre grafos biomédicos para buscar candidatos de reposicionamiento de fármacos contra el cáncer de colon en estadio 4 que padece su esposa. Sus costes de GPU en Vertex AI con A100 crecen, y reproduce resultados de un artículo reciente. No puede usar el tamaño de lote de 512 del paper porque NBFNet guarda un estado de 64 dimensiones por nodo en un grafo de unos 103.000 nodos y 2,5 millones de aristas, así que trabaja con lotes de 64.
Qué significa
Muestra cómo el coste de las GPU limita a los investigadores independientes: reproducir un experimento con lotes de 512 no cabe en una A100 de 80 GB y obliga a reducirlo a 64, con más tiempo y gasto de cómputo.
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