Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Mô phỏng động lực học phân tử đã có bước đột phá với việc tích hợp các thế năng liên nguyên tử (MLIP) học máy vào gói LAMMPS MD. Sự tiến bộ này, kết quả của sự hợp tác giữa NVIDIA và các phòng thí nghiệm quốc gia, giúp đơn giản hóa quy trình kết nối MLIP với LAMMPS cho các nhà phát triển, cải thiện khả năng mở rộng và hiệu quả của mô phỏng trong hóa học tính toán và khoa học vật liệu.

Giao diện ML-IAP-Kokkos mới được phát triển đóng vai trò quan trọng trong việc cho phép mô phỏng nhanh chóng và có khả năng mở rộng các hệ thống nguyên tử. Giao diện này hỗ trợ các mô hình MLIP truyền thông điệp và tận dụng khả năng giao tiếp của LAMMPS để truyền dữ liệu hiệu quả giữa các GPU. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các mô phỏng quy mô lớn, tận dụng sức mạnh tính toán của nhiều GPU. Sử dụng Cython để kết nối giữa Python và C++/Kokkos LAMMPS, giao diện này cho phép tăng tốc GPU từ đầu đến cuối và tối ưu hóa quy trình làm việc mô phỏng.

Thiết kế giao diện này kết nối liền mạch các mô hình PyTorch với LAMMPS, tạo điều kiện thuận lợi cho các mô phỏng MD có khả năng mở rộng. Hướng dẫn từng bước được cung cấp để thiết lập môi trường, xây dựng giao diện ML-IAP-Kokkos và triển khai hỗ trợ truyền tin. Hướng dẫn này dành cho các nhà nghiên cứu có kinh nghiệm với các công cụ mô phỏng MD, Python và các mô hình học máy. Các tính năng tăng tốc tùy chọn cũng khả dụng cho các mô hình hỗ trợ cuEquivariance và GPU NVIDIA.

Giao diện ML-IAP-Kokkos là một công cụ quan trọng cho phép mô phỏng MD đa GPU, đa nút bằng MLIP. Giao diện này thu hẹp khoảng cách giữa trường lực dựa trên ML hiện đại và cơ sở hạ tầng điện toán hiệu năng cao, cho phép mô phỏng hiệu quả cao các hệ thống cực lớn. Hướng dẫn được cung cấp không chỉ hướng dẫn cách thiết lập và chạy mô phỏng mà còn minh họa lợi ích của khả năng tăng tốc GPU và truyền thông điệp trong LAMMPS. Kết quả Benchmark giá hiệu năng làm nổi bật tiềm năng của giao diện này cho các mô phỏng quy mô lớn, khiến nó trở thành một tài sản vô giá cho các nhà nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực này.