Китайский суперкомпьютер Sunway обучил нейросети квантовой химии на 37 миллионах ядер

Китайский суперкомпьютер Sunway обучил нейросети квантовой химии на 37 миллионах ядер

Китайские исследователи продемонстрировали масштабирование нейросетевых квантовых состояний (NNQS) на новейшем суперкомпьютере Sunway, использовав 37 миллионов процессорных ядер. Система достигла 92% сильного масштабирования и 98% слабого масштабирования, что показывает практически идеальную синхронизацию алгоритма и аппаратуры.

Суперкомпьютер «New Sunway» (также известный как Oceanlite) построен на чипах SW26010-Pro и способен выполнять эксафлопсные вычисления — около миллиарда миллиардов операций в секунду. Архитектура системы использует локальную память вместо кеша, что обеспечивает детальный контроль над данными через десятки тысяч чипов, объединенных в систему с более чем 40 миллионами ядер.

Основная сложность заключается в том, что для симуляции квантового состояния молекулы требуется генерировать огромное количество случайных выборок из волновой функции и вычислять «локальную энергию» для каждой. Команда Sunway создала специальную параллельную архитектуру NNQS-Transformer, где управляющие ядра обрабатывают коммуникации, а вычислительные ядра выполняют математические операции в локальной памяти.

Предыдущие модели NNQS могли обрабатывать только крошечные молекулярные системы, но новая реализация симулировала структуры до 120 спиновых орбиталей — базовых единиц, описывающих расположение электронов на энергетических уровнях атомов. Это показывает, что нейросети теперь могут решать квантовые задачи, достаточно большие для реальной химии.

Работа демонстрирует потенциальный мост между классическими и квантовыми вычислениями. Если методы NNQS продолжат масштабироваться, эксафлопсные суперкомпьютеры могут стать практичным инструментом для открытия новых материалов и лекарств задолго до появления полезных квантовых процессоров. Следующий вызов — управление потоками данных: миллионы процессорных ядер должны постоянно обмениваться огромными объемами информации, что потребует еще более быстрых систем хранения и сетей.

Источник новости: www.vastdata.com
Источник обложки: Microsoft


Работаю главным редактором proglib.io — опубликовал более 800 статей и создал популярные рассылки о нейросетях и разработке. Помимо редактуры владею Python, с его помощью автоматизирую повседневные задачи.

Аватар пользователя Мирослав Кунгуров