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機器學習模擬上億原子:中美團隊獲2020高性能計算應用領域最高獎項戈登貝爾獎 |
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機器學習+ 物理模擬+ 高性能計算 = 新的科學范式
2020年11月19日,由中國科學院計算技術研究所副研究員賈偉樂、中國科學院院士鄂維南、北京大數(shù)據(jù)研究院研究員張林峰及其合作者共同完成的應用成果,獲得國際高性能計算應用領域最高獎——戈登貝爾獎。該項工作在國際上首次采用智能超算與物理模型的結合,引領了科學計算從傳統(tǒng)的計算模式朝著智能超算的方向前進。
第一性原理分子動力學以其高精度和算法復雜著稱,長期以來,其計算的空間尺度和時間尺度受算法和算力限制,即使利用世界上最快的超級計算機,也只能計算數(shù)千原子體系,模擬時長在皮秒量級。
本次研究工作利用智能超算技術,比過去所有的同類工作計算空間尺度至少增大100倍,同時將計算速度提高至少1000倍,達到了雙精度浮點數(shù)運算91PFLOPS、混合單精度162PFLOPS、混合半精度274PFLOPS,在極限情況下,可以達到史無前例的1.17EFLOPS,將分子動力學極限提升了數(shù)個量級,達到了上億原子的體系規(guī)模,同時保證了「從頭算(ab initio)」的高精度。研究團隊還采用該方法模擬了銅納米晶粒拉伸后產(chǎn)生位錯的過程,這是傳統(tǒng)第一性原理方法無法模擬的大尺度計算。
據(jù)了解,基于深度學習的分子動力學模擬通過高性能計算和機器學習的有機結合,將精確的物理建模帶入了更大尺度的材料模擬中,有望在將來為力學、化學、材料、生物乃至工程領域解決實際問題發(fā)揮更大作用。
中科院計算所學術所長孫凝暉院士評價指出,該項工作的創(chuàng)新點在于,在國際上首次采用智能超算與物理模型的結合,引領了科學計算從傳統(tǒng)的計算模式朝著智能超算的方向前進。
戈登貝爾獎設立于1987年,由國際計算機協(xié)會(ACM)于每年11月頒發(fā),旨在獎勵時代前沿的并行計算研究成果,特別是高性能計算創(chuàng)新應用的杰出成就,被譽為“超級計算應用領域的諾貝爾獎”!
《科學新聞》 (科學新聞2021年2月增刊 聚焦)