用途：nvMolKit 提供 GPU 加速、批处理的常用 RDKit 操作，API 尽可能对齐 RDKit，但以批为单位：输入 list[rdkit.Chem.Mol] 或指纹列表，在一个或多个 GPU 上并行处理，输入输出均为真实 RDKit Mol 对象。适合数千以上分子的大批量任务，关注整体吞吐而非单分子延迟。构建源码不在本技能范围。
主要能力与入口：nvmolkit.fingerprints 的 MorganFingerprintGenerator(radius, fpSize).GetFingerprints(mols)；nvmolkit.similarity 的 crossTanimotoSimilarity、crossCosineSimilarity 及 *MemoryConstrained 变体；nvmolkit.embedMolecules 的 EmbedMolecules；nvmolkit.mmffOptimization 与 nvmolkit.uffOptimization 的一次性优化；nvmolkit.batchedForcefield 的 MMFFBatchedForcefield/UFFBatchedForcefield（支持距离、位置、角度、二面角约束）；nvmolkit.conformerRmsd、nvmolkit.tfd、nvmolkit.clustering（butina、fused_butina、aap_dise）、nvmolkit.substructure、nvmolkit.mcs；nvmolkit.types 的 HardwareOptions 与 nvmolkit.autotune（需 optuna）。
用法要点：先跑冒烟测试确认 nvmolkit 版本、torch.cuda.is_available 与设备数，失败应查安装指南。AsyncGpuResult 为异步，.torch() 返回零拷贝 GPU 张量需自行同步，.numpy() 会同步并拷回 CPU。指纹等 API 可传 stream 参数；ETKDG、MMFF/UFF、TFD、子结构、MCS 为同步。CoordinateOutput.DEVICE 返回 Device3DResult，可避免主机往返。MCSBatchResult 结果按 pair 位置索引。
要求：NVIDIA GPU 计算能力 7.0+，CUDA 驱动兼容 12.6+，带 CUDA 的 torch；安装时需先选驱动支持的 PyTorch CUDA 后端。限制：必须 CUDA，无 CPU 回退；单分子任务宜用 RDKit；ETKDG 不支持自定义边界矩阵等；子结构搜索不支持手性等高级参数。