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2023戈登贝尔奖揭晓:Frontier超算「量子级精度」材料模拟获奖

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发布时间:2023-11-18 19:37:04

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来源于51CTO.COM

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戈登贝尔奖(ACM Gordon Bell Prize)设立于 1987年,由美国计算机学会颁发,被称为超算界的「诺贝尔奖」。该奖项每年颁发一次,用以表彰高性能计算领域取得的杰出成就。奖金 1 万美元,由高性能和并行计算领域先驱戈登·贝尔提供。

近日,在全球超级计算大会 SC23 上,2023年ACM 戈登贝尔奖授予了美国和印度研究人员组成的 8 人国际团队,他们实现了大规模量子精度的材料模拟。相关项目名称为「量子精度的大规模材料建模:金属合金中准晶体和相互作用扩展缺陷的从头计算模拟」。

团队成员的背景各不相同,他们分别来自密歇根大学、橡树岭国家实验室和印度科学研究所(班加罗尔)

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2023戈登贝尔奖揭晓:Frontier超算「量子级精度」材料模拟获奖

获奖团队成员。

2021年,由14名成员组成的中国超级计算应用团队获得了戈登贝尔奖。该团队成员来自之江实验室、国家超级计算无锡中心、清华大学和上海量子科学研究中心。该团队获奖是为了表彰他们利用我国新一代神威超级计算机,进行了“超大规模量子随机电路实时模拟”。此前,该团队在2016年和2017年连续两年获得了戈登贝尔奖

研究概览

我们知道,分子动力学是使用计算机模拟来更好地理解系统内原子和分子运动的过程。Ab initio(拉丁语,从头计算)是分子动力学的一个分支, 该技术已被证明对物理和化学中的重要问题特别有效,包括更好地理解微观机制、获得材料科学的全新洞见以及证明实验数据等。

2023戈登贝尔奖揭晓:Frontier超算「量子级精度」材料模拟获奖

请点击以下链接查看论文:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3581784.3627037

这项研究由密歇根大学机械工程、材料科学与工程教授Vikram Gavini领导,利用美国能源部橡树岭国家实验室的Frontier(1.14 exaflop HPE Cray EX超级计算机),采用薛定谔方程的第一性原理方法进行模拟。该方程描述了微观系统的概率性质,研究结果可用于设计新合金的候选材料,并推动药物发现等其他计算设计工作

Gavini 的团队在 Frontier 和 Summit 超级计算机上使用了集成计算框架,对由近 7.5 万个原子组成的镁系统中的错位或缺陷进行了模拟。镁合金作为一种轻质合金的有希望的候选者,但其中的空缺错位可能会导致脆性和开裂问题。了解镁合金中的错位情况可以为工业带来更轻、更灵活的合金材料

2023戈登贝尔奖揭晓:Frontier超算「量子级精度」材料模拟获奖

本文与以往工作的比较。

该团队正在利用美国国家能源研究科学计算中心的 Perlmutter 超级计算机来研究镱镉合金中准晶体的稳定性

这些计算是基于密度泛函理论进行的,这是一种用于计算材料原子和电子结构的量子力学方法,并使用机器学习来接近量子多体计算的精确度水平。他们使用了Frontier的8000个节点,最大计算能力达到659.7 petaflops

"随着我们努力实现更高的准确性,可利用的计算系统数量急剧下降," Gavini 表示。"我们使用较小系统上的量子多体计算结果,并使用机器学习来推断电子的普遍本构关系,该关系可用于更大的密度泛函理论计算。结合这些方法,我们才能够利用像 Frontier 这样的大型机器的优势,同时接近量子精度。"

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本文方法概览,在量子精度上实现大规模材料模拟。

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这项研究是 Frontier 团队十年来努力的最新里程碑。此前,2019 年的一项研究使用 Summit 模拟了 1 万余个镁原子,也获得了戈登贝尔奖提名。

合金的生产过程有关金属的熔化与混合。在凝固过程中形成的缺陷可能有助或有害于材料性能。材料的原子结构在这些线缺陷(通常称为错位)的行为中起着至关重要的作用。

铝这种具有延展性的金属,得益于其原子结构,可以适应错位和运动。而镁的原子结构则无法轻易容纳错位,因此其性质更为脆弱

Gavini介绍说:“在适当的情况下,这些缺陷可以创造前所未有的特性。为什么会产生这些缺陷?我们如何利用这些缺陷来实现所需的而不是不良的特性?在之前的研究中,我们探索了块状镁中单个错位的能量。在这项研究中,我们研究了镁合金中相互作用的扩展缺陷。”

其结果得出了这种结构迄今为止最详细的图像,其精度接近量子精度。Gavini 希望将这些方法应用于广泛的研究。

「如果我们能够以接近量子精度进行这些大规模计算,就意味着我们可以通过计算设计来设计更好的材料,探索用于药物发现的化合物,以新的水平了解纳米粒子和材料系统的特性细节,」Gavini  说道。「如果没有百亿亿次计算和 Frontier,我们将无法进行这些类型的计算。现在我们知道了如何去做,我们可以广泛应用这些方法来探索其他问题。」

据研究团队介绍,该方法可以在许多科学领域广泛使用,并回答从航空航天到医学等数十年来一直存在的一些具有挑战性的问题。

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