alphafold3只能用cpu
时间: 2025-01-17 22:52:36 浏览: 475
### 使用CPU运行AlphaFold3
为了在没有GPU的情况下仅使用CPU来运行AlphaFold3,可以按照以下方法进行设置。需要注意的是,在仅有CPU支持下,计算速度会显著减缓。
#### 安装依赖环境
确保操作系统为Linux,并安装必要的软件包和库文件。这通常包括Python及其科学计算相关的扩展模块,如NumPy、TensorFlow等。由于要排除GPU的支持,则需特别注意选择不带CUDA驱动程序的TensorFlow版本[^3]。
```bash
pip install numpy tensorflow-cpu==2.10.*
```
#### 下载并准备数据资源
获取最新版AlphaFold源码以及预训练参数集。这些可以从官方GitHub仓库下载获得。同时准备好所需的数据库和其他辅助资料,比如UniRef90, MGnify, PDB70等序列比对数据库。
#### 修改配置文件适应纯CPU模式
编辑`config.py`或其他相关设定脚本中的选项,关闭任何有关于GPU分配或使用的开关。具体来说就是调整模型架构定义部分,使其完全基于CPU执行路径工作。例如:
```python
# config.py or similar configuration file
model_config.data.eval.num_ensemble = 1
model_config.model.global_config.use_gpu_relax = False
```
#### 执行预测流程
通过命令行调用主程序启动预测过程。这里假设已经完成了前面几步准备工作,并且当前目录结构符合项目预期布局。
```bash
colabfold_batch --num-recycle=3 --use-precomputed-alignments \
/path/to/alignments /output/directory sequences.fasta
```
尽管上述操作可以在缺乏专用图形处理单元环境中完成蛋白质结构预测任务,但是整个运算周期可能会变得非常漫长。根据先前的经验分享,即使是最先进的消费级显卡也能提供远超多核处理器的速度优势[^2]。
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