來自美國太平洋西北國家實驗室以及匈牙利的科學家，在英偉達公司的高性能圖形處理單元（GPU）上成功執行了量子化學計算，創造了含金屬復雜分子模擬速度新紀錄，為電子結構計算設定了新基準。相關論文發表于最新一期《化學理論與計算》雜志。
金屬酶能夠加速化學反應，降低能耗，使反應過程更加高效和可持續。深入了解和優化這些催化劑，對于醫藥、新能源和消費品等諸多行業至關重要。然而，此前快速且高精度的化學計算往往難以實現。
為解決這一難題，研究團隊集結最先進的硬件與量子化學張量網絡算法等尖端模擬技術，在單個DGX-H100 GPU節點上，實現了每秒高達246萬億次浮點運算的計算速度。
團隊表示，與此前用英偉達公司的其他GPU開展的計算相比，此次計算的速度提高了2.5倍；而與用中央處理單元（CPU）進行的類似計算相比，此次計算速度更是提高了80倍。
最新研究旨在實現多體薛定諤方程的高效且精確求解。這些方程對于理解分子和材料的電子結構十分關鍵。目前，全球僅有少數計算系統具備如此強大的計算能力。
團隊強調，最新成果使復雜化學系統的研究能夠快速改進和迭代，充分展示了大規模計算在解決量子化學問題方面的潛力。此外，更出色的GPU計算框架，以及人工智能引導的物理學，結合為大型定量機器學習模型生成訓練數據的新方法，有望為實現能源、健康等領域的新應用貢獻重要力量。
來自美國太平洋西北國家實驗室以及匈牙利的科學家，在英偉達公司的高性能圖形處理單元（GPU）上成功執行了量子化學計算，創造了含金屬復雜分子模擬速度新紀錄，為電子結構計算設定了新基準。相關論文發表于最新一期《化學理論與計算》雜志。
金屬酶能夠加速化學反應，降低能耗，使反應過程更加高效和可持續。深入了解和優化這些催化劑，對于醫藥、新能源和消費品等諸多行業至關重要。然而，此前快速且高精度的化學計算往往難以實現。
為解決這一難題，研究團隊集結最先進的硬件與量子化學張量網絡算法等尖端模擬技術，在單個DGX-H100 GPU節點上，實現了每秒高達246萬億次浮點運算的計算速度。
團隊表示，與此前用英偉達公司的其他GPU開展的計算相比，此次計算的速度提高了2.5倍；而與用中央處理單元（CPU）進行的類似計算相比，此次計算速度更是提高了80倍。
最新研究旨在實現多體薛定諤方程的高效且精確求解。這些方程對于理解分子和材料的電子結構十分關鍵。目前，全球僅有少數計算系統具備如此強大的計算能力。
團隊強調，最新成果使復雜化學系統的研究能夠快速改進和迭代，充分展示了大規模計算在解決量子化學問題方面的潛力。此外，更出色的GPU計算框架，以及人工智能引導的物理學，結合為大型定量機器學習模型生成訓練數據的新方法，有望為實現能源、健康等領域的新應用貢獻重要力量。
本文鏈接：含金屬復雜分子模擬速度創紀錄http://m.sq15.cn/show-2-9158-0.html
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