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2023 戈登贝尔奖揭晓:Frontier 超算「量子级精度」材料模拟获奖

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发布时间:2023-11-18 12:25:55

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2023 戈登贝尔奖揭晓:frontier 超算「量子级精度」材料模拟获奖

编辑 | 泽南、杜伟

戈登贝尔奖(ACM Gordon Bell Prize)成立于1987年,由美国计算机学会颁发,被誉为超级计算领域的“诺贝尔奖”。该奖项每年颁发一次,旨在表彰在高性能计算领域取得的卓越成就。奖金为1万美元,由高性能和并行计算领域的先驱戈登·贝尔提供

在最近的全球超级计算大会SC23上,一个由美国和印度研究人员组成的8人国际团队获得了2023年ACM戈登贝尔奖,因为他们成功实现了大规模量子精度的材料模拟。这个项目的名称是「量子精度的大规模材料建模:金属合金中准晶体和相互作用扩展缺陷的从头计算模拟」

团队成员分别来自密歇根大学、橡树岭国家实验室、以及印度科学研究所(班加罗尔)。

2023 戈登贝尔奖揭晓:Frontier 超算「量子级精度」材料模拟获奖

获奖团队成员。

此前 2021 年戈登贝尔奖授予 14 人组成的中国超算应用团队,成员来自之江实验室及国家超级计算无锡中心、清华大学、上海量子科学研究中心,以表彰该团队基于我国新一代神威超级计算机的应用「超大规模量子随机电路实时模拟」。再往前,中国超算应用团队还曾在 2016 年、2017 年连续两年摘得戈登贝尔奖。

研究概览

重写后的内容: 我们了解到,分子动力学是一种使用计算机模拟来更好地理解原子和分子在系统内运动过程的方法。分子动力学的一个分支是“从头计算”(Ab initio),这一技术在物理和化学领域中已被证明对于解决重要问题非常有效,例如更好地理解微观机制、获得材料科学的全新见解以及验证实验数据等等

2023 戈登贝尔奖揭晓:Frontier 超算「量子级精度」材料模拟获奖

论文地址:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3581784.3627037
由密歇根大学机械工程、材料科学与工程教授 Vikram Gavini 领导的这项研究使用了美国能源部橡树岭国家实验室的 Frontier(1.14 exaflop HPE Cray EX超级计算机),通过薛定谔方程采用第一性原理方法进行模拟,该方程描述微观系统,包含它们的概率性质。据介绍,其结果可用于帮助设计新合金的候选材料,并推动药物发现等其他计算设计工作。

Gavini团队在Frontier和Summit超级计算机上使用了集成计算框架,模拟由近7.5万个原子组成的镁系统中的错位或缺陷。镁合金是一种轻质合金的有希望的候选者,但镁原子结构中的空缺错位可能导致脆性和开裂。了解镁合金中的错位可以为工业提供更轻、更灵活的合金

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本文与以往的工作进行了比较

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一个开源框架,用于构建基于大型语言模型(LLM)的应用程序。

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该团队也在使用美国国家能源研究科学计算中心的 Perlmutter 超算来研究镱镉合金中准晶体(一种有序但非周期性的结构)的稳定性。

这些计算依赖于密度泛函理论,这是一种计算材料原子和电子结构的量子力学方法,并利用机器学习来接近于量子多体计算的高精度水平。他们使用了Frontier的8000个节点,最大计算能力达到659.7百万亿次浮点运算每秒

「随着我们努力实现更高的准确性,可利用的计算系统数量急剧下降,」Gavini 表示。「我们使用较小系统上的量子多体计算结果,并使用机器学习来推断电子的普遍本构关系,该关系可用于更大的密度泛函理论计算。结合这些方法,我们才能够利用像 Frontier 这样的大型机器的优势,同时接近量子精度。」

2023 戈登贝尔奖揭晓:Frontier 超算「量子级精度」材料模拟获奖

本文旨在概述一种方法,即通过量子精度的大规模材料模拟来实现

Frontier 团队最新的研究成果是他们十年来的努力的新里程碑。在此之前,2019 年的一项研究使用 Summit 模拟了 1 万余个镁原子,也因此获得了戈登贝尔奖的提名

合金的生产过程涉及金属的熔化和混合。在凝固过程中可能会出现缺陷,这些缺陷对材料的性能有积极或消极的影响。材料的原子结构在这些线状缺陷(通常称为错位)的行为中扮演着至关重要的角色

像铝这样的延展性金属受益于原子结构,允许金属适应错位及其运动。镁的原子结构无法轻易容纳错位,使其性质更脆。

在适当的情况下,这些缺陷可以创造出前所未有的特性,Gavini介绍道。「为什么会形成这些缺陷?我们如何利用这些缺陷来带来所需的而不是不良的特性?在此前的研究中,我们探索了块状镁中单个错位的能量。在这项研究中,我们研究了镁合金中相互作用的扩展缺陷。」

其结果得出了这种结构迄今为止最详细的图像,其精度接近量子精度。Gavini 希望将这些方法应用于广泛的研究。

「如果我们能够以接近量子精度进行这些大规模计算,就意味着我们可以通过计算设计来设计更好的材料,探索用于药物发现的化合物,以新的水平了解纳米粒子和材料系统的特性细节,」Gavini  说道。「如果没有百亿亿次计算和 Frontier,我们将无法进行这些类型的计算。现在我们知道了如何去做,我们可以广泛应用这些方法来探索其他问题。」

根据研究团队的介绍,这种方法在许多科学领域都能被广泛应用,能够解决从航空航天到医学等领域中长期以来存在的一些具有挑战性的问题

参考内容:
https://awards.acm.org/bell
https://news.engin.umich.edu/2023/11/material-simulation-with-quantum-accuracy-wins-gordon-bell-prize/
https://www.hpcwire.com/off-the-wire/ornls-frontier-achieves-near-quantum-accuracy-in-alloy-simulation-contends-for-gordon-bell-prize/

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