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时隔2年，我竟然又来搜索这个问题，并且解决了之后才发现，这个原来是我自己的帖子。。。。
IP属地：江西
@临窗听风雨 您好，很感谢您回复我，我的时间是包括了msa比对的，另外我想问您一个问题，和之前有读者问您的很像，cuda out of memory，batch_size是默认的1,报错是RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 7.86 GiB (GPU 0; 23.70 GiB total capacity; 12.40 GiB already allocated; 491.69 MiB free; 21.51 GiB reserved in total by PyTorch)，测试蛋白是没问题的，试过改windows和shift大小，换行去掉，还是不行，于是我换了新机器，40GB的A100，只是改了机器，其他啥也没变，但是还是报错，RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 22.08 GiB (GPU 0; 39.59 GiB total capacity; 15.49 GiB already allocated; 18.31 GiB free; 19.38 GiB reserved in total by PyTorch)，我实在搞不明白为什么输入没变需要的显存还变大了，请问您有什么建议吗，我自己的想法是我的输入序列太长了（1283个氨基酸，当我删减到900多个的时候就能跑出来），但是我觉得我用的都是实验室的服务器，可以说配置很好，不至于1200就跑不出来吧
RoseTTAFold-蛋白质预测的“平凡之路”在个人笔记本win10自带子linux系统下，运行基于CPU运算的RoseTTAFold 避开uniref30、BFD这两个超大数据包的下载及解压 提供便捷的pyRosett...
@临窗听风雨 您好，我有些问题想请教您，关于rosettafold的速度，我在很多报道中（比如这篇https://blog.csdn.net/hs6605015/article/details/119062777）看到称，RoseTTAFold只需要一块RTX2080显卡，就能在10分钟左右计算出400个氨基酸残基以内的蛋白质结构。然而我使用24GB的RTX3090，却要花费50分钟完成example下pyrosetta版本的运行，我想知道关于速度您有什么建议给我吗，我需要提高速度达到报道的那个量级，（试着改了您说的network/predict_pyRosetta.py，但是貌似没有很大的用）
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