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ASC22超算竞赛挑战戈登-贝尔奖获奖应用DeePMD优化
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2022 ASC世界大学生超级计算机竞赛(ASC22)已进入预赛阶段,全球五大洲超过300支队伍正在向决赛席位发起冲击,他们将挑战一项前沿尖端应用 -- 机器学习分子动力学DeePMD-kit训练优化。该赛题将引导大学生进行一场人工智能+科学研究+高性能计算(AI+Science+HPC)的前沿探索。

 

DeePMD,AI+Science+HPC的新范式

 

分子动力学(Molecular Dynamics, MD)是一门结合物理、数学和化学等多种学科的综合技术,其基本原理是通过牛顿经典力学计算物理系统中各个原子的运动轨迹,然后使用一定的统计方法计算出系统的力学、热力学、动力学性质。时下最热门的抗新冠病毒疗法和疫苗研究就是分子动力学的典型应用场景。

 

过去三十多年来,分子动力学研究主要利用AIMD模拟方法,分析原子和分子在固定时间段内如何运动和相互作用。但这种方法只能研究千、万数量级原子,以及皮秒时间尺度的小型系统,对复杂的化学反应、电化学电池、纳米晶体材料和辐射破坏之类的模拟已经很难有所突破。

 

以机器学习、深度学习为代表的人工智能成为分子动力学研究的突破口。而人工智能+科学研究+高性能计算(AI+Science+HPC)则意味着AI的复杂数据处理能力和Science的第一性原理与HPC的超强算力的结合。其代表性成果就是荣获2020年戈登·贝尔奖的机器学习分子动力学应用DeePMD-kit。

 

 

DeePMD-kit成功推动了分子动力学的跨越式发展,而高性能计算的加入将机器学习分子动力学的潜力持续释放。DeePMD-kit每天能够模拟1亿个原子超过1纳秒(1纳秒=1000皮秒)的轨迹,其在超级计算机顶点(Summit)上达到了双精度91P的峰值性能,到解时间快于之前基线水平1000倍以上。可以说DeePMD-kit的出现,定义了AI+Science+HPC的新范式。

 

DeePMD赛题专家、戈登·贝尔奖获得者之一、深势科技首席科学家张林峰表示:“AI+Science+HPC的结合有着非常广阔的应用前景,其中AI具有对复杂数据的处理能力,以及对高维、非线型函数的表示能力,这些能力融入科学计算和高性能计算形成新的范式,极大地提高了科学计算模拟现实世界的能力。” 

 

跨学科交叉碰撞,ASC22挑战DeePMD优化

 

作为AI+Science+HPC范式的代表,DeePMD将原子间的相互作用,由量子力学准确求解的解作为数据,然后通过AI的方式来表示这样的原子间所谓的势能链、能量和受力,并进一步进行模型训练,使得分子动力学的模拟工具兼具量子力学的精度,却能够比量子力学的解决方案快多个数量级。

 

AI+Science+HPC具有广泛的应用前景,张林峰介绍说:“DeePMD不只是在高性能计算上树立了一个新的范式,而且在很多实际科研过程中被广泛使用。过去几年,物理、化学、材料、天文、地质等各个学科都在利用DeePMD去进行前沿的科学探索,包括物质的相图、复杂的化学反应等。”

 

在这个过程中,AI+Science+HPC的新范式也带来了诸多底层支持的新需求和新挑战,例如高性能硬件规模化之后的调度优化等,这也是DeePMD赛题考察的重点。参赛选手需要在给定的数据集上,使用DeePMD-kit对DeePMD模型进行训练,并对训练过程进行改进和分析,通过高性能优化提升训练速度。在这一过程中,参赛大学生能够对DeePMD-kit的模型构建过程和AI+Science+HPC新范式建立直观认识。

 

对于AI+Science+HPC新范式的本质需求,张林峰认为是人才和生态。因为新范式需要HPC、科学计算、AI等不同学科背景人才充分“碰撞”带来“化学反应”,这有赖于一个创新生态的建立。他希望通过ASC大赛主办方、协办方和参赛选手的积极参与,有效推动AI+Science+HPC人才培养和生态建设。

 

 

ASC 世界大学生超算竞赛由中国发起组织,并得到亚洲及欧美相关专家和机构支持,旨在通过大赛平台推动各国及地区间超算青年人才交流和培养,提升超算应用水平和研发能力,发挥超算的科技驱动力,促进科技与产业创新。ASC超算大赛迄今已举行至第 10届,吸引超万名世界各国大学生参赛,是全球最大规模的超算竞赛。ASC22共有全球300多支高校队伍参赛,经初赛选拔的队伍将参加5月7日-11日在位于合肥的中国科学技术大学举行的总决赛。

 

消息来源:ASC亚洲超算协会

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