2020-12-04
12月4日，中国科学院计算所副研究员、中科院百人计划入选者贾伟乐博士以“HPC AI 物理模型：智能超算应用的新发展”为题，介绍其团队在分子动力学模拟上取得的成果和突破。不久前，在美国亚特兰大举行的国际超算大会SC2020上，美国计算机协会公布了2020年戈登贝尔奖的获奖结果，来自中国和美国的一个研究小组获此奖项，贾伟乐老师是获奖成果第一作者。
贾伟乐于2016年博士毕业于中国科学院，之后加入加州大学伯克利分校从事博士后研究工作，主要研究方向为高性能计算、第一性原理计算，人工智能交叉方向。
在报告中，贾伟乐表示，智能超算对超算应用的发展提出了新的挑战和方向。如何融合传统的“HPC 物理模型”的计算模式与新的智能超算成为新的课题。
第一性原理分子动力学以其高精度和算法复杂著称，长期以来，其计算的空间尺度和时间尺度受算法和算力限制，即使利用世界上最快的超级计算机，也只能计算数千原子体系，模拟时长在皮秒量级。
贾伟乐及其团队从典型的科学计算出发，以第一性原理分子动力学为例，采用了一种全新的“HPC AI 物理模型”的计算模式。该计算模式以智能超算为硬件基础，成功将人工智能算法与物理模型数据结合。通过对算法的优化调优，在超级计算机“Summit”上首次实现了上亿原子的第一性原理分子动力学模拟，计算速度达到1纳秒/天。这比其他任何已知的第一性原理分子动力学模拟体系至少增大100倍，计算速度至少提高1000倍。最终DeePMD-kit在Summit全机上达到双精度91PFLOPS，混合单精度162PFLOPS，混合半精度274PFLOPS。研究团队还采用该方法模拟了铜纳米晶粒拉伸后产生位错的过程。
贾伟乐表示，团队的分析显示，虽然DeePMD-kit达到了很好的性能，它仍是访存受限的应用，在混合半精度情况下尤其如此。这也为未来硬件设计提供了新的思路。
“戈登贝尔奖”是国际高性能计算应用领域最高奖项，设立于1987年，由美国计算机协会颁发，被誉为“计算应用领域的诺贝尔奖”。
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