Bekanntgabe des Gordon-Bell-Preises 2023: Die „Quantum Level Accuracy'-Materialsimulation des Frontier Supercomputers gewinnt

Herausgeber |. Zenan, Du Wei

Der ACM-Gordon-Bell-Preis wurde 1987 von der American Computer Society verliehen. Er ist als „Nobelpreis“ im Bereich Supercomputing bekannt. Der Preis wird jährlich verliehen, um herausragende Leistungen im Hochleistungsrechnen anzuerkennen. Der Preis beträgt 10.000 US-Dollar und wird von Gordon Bell gestiftet, einem Pionier im Hochleistungs- und Parallelrechnen.

Auf der jüngsten globalen Supercomputing-Konferenz SC23 gewann ein 8-köpfiges internationales Team aus US-amerikanischen und indischen Forschern für ihren Erfolg den ACM Gordon Bell-Preis 2023 bei der Erzielung groß angelegter Quantenpräzisionssimulationen von Materialien. Der Name dieses Projekts lautet „Quantengenaue Materialmodellierung im großen Maßstab: Ab-initio-Simulationen von Quasikristallen und wechselwirkungserweiterten Defekten in Metalllegierungen“

Die Teammitglieder kommen von der University of Michigan, dem Oak Ridge National Laboratory und dem Indian Institute of Science (Bangalore).

Preisgekröntes Teammitglied.

Zuvor wurde der Gordon Bell Award 2021 in Anerkennung der neuen Generation des Teams an ein 14-köpfiges chinesisches Supercomputing-Anwendungsteam mit Mitgliedern des Zhijiang Laboratory und des National Supercomputing Wuxi Center, der Tsinghua University und des Shanghai Quantum Science Research Center verliehen der Forschung basierend auf der Anwendung des Sunway-Supercomputers unseres Landes „Echtzeitsimulation ultragroßer Quantenzufallsschaltungen“. Künftig gewann Chinas Supercomputing-Anwendungsteam 2016 und 2017 auch zwei Jahre in Folge den Gordon Bell Award.

Forschungsübersicht

Umgeschriebener Inhalt: Wir haben gelernt, dass die Molekulardynamik eine Methode zur Nutzung von Computersimulationen ist, um die Prozesse, durch die sich Atome und Moleküle innerhalb eines Systems bewegen, besser zu verstehen. Ein Zweig der Molekulardynamik ist „Ab initio“, eine Technik, die sich als sehr effektiv bei der Lösung wichtiger Probleme in der Physik und Chemie erwiesen hat, wie zum Beispiel einem besseren Verständnis mikroskopischer Mechanismen, der Gewinnung neuer Erkenntnisse in der Materialwissenschaft und der Verifizierung experimenteller Daten und mehr

Papieradresse:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3581784.3627037
Dieses Projekt wird von Vikram Gavini, Professor für Maschinenbau, Materialwissenschaften und Ingenieurwesen an der University of Michigan, geleitet Die Studie nutzte den Frontier (1,14-Exaflop-Supercomputer HPE Cray EX) im Oak Ridge National Laboratory des US-Energieministeriums, um Simulationen unter Verwendung eines First-Principles-Ansatzes anhand der Schrödinger-Gleichung durchzuführen, die mikroskopische Systeme einschließlich ihrer probabilistischen Eigenschaften beschreibt. Berichten zufolge können die Ergebnisse dazu verwendet werden, Kandidatenmaterialien für neue Legierungen zu entwerfen und andere rechnergestützte Designbemühungen wie die Arzneimittelforschung zu fördern.

Gavinis Team nutzte ein integriertes Computer-Framework auf den Supercomputern Frontier und Summit, um Versetzungen oder Defekte in einem Magnesiumsystem zu simulieren, das aus fast 75.000 Atomen besteht. Magnesiumlegierungen sind vielversprechende Kandidaten für Leichtbaulegierungen, doch falsch ausgerichtete Leerstellen in der Magnesium-Atomstruktur können zu Sprödigkeit und Rissbildung führen. Das Verständnis von Versetzungen in Magnesiumlegierungen könnte der Industrie leichtere, flexiblere Legierungen liefern

Dieser Artikel vergleicht sich mit früheren Arbeiten

Das Team nutzt auch den Perlmutter-Supercomputer am National Energy Research Center for Scientific Computing, um die Stabilität von Quasikristallen zu untersuchen ( eine geordnete, aber nichtperiodische Struktur) in Ytterbium-Cadmium-Legierungen.

Diese Berechnungen basieren auf der Dichtefunktionaltheorie, einer quantenmechanischen Methode zur Berechnung der atomaren und elektronischen Struktur von Materialien, und nutzen maschinelles Lernen, um die hohe Genauigkeit von Quanten-Vielteilchenberechnungen zu erreichen. Sie nutzten die 8.000 Knoten von Frontier mit einer maximalen Rechenleistung von 659,7 Petaflops. „Während wir eine höhere Genauigkeit anstreben, ist die Anzahl der verfügbaren Computersysteme dramatisch zurückgegangen“, sagte Gavini. „Wir nutzen die Ergebnisse von Quanten-Vielteilchenberechnungen für kleinere Systeme und nutzen maschinelles Lernen, um universelle konstitutive Beziehungen für Elektronen abzuleiten, die in funktionalen Theorieberechnungen mit größerer Dichte verwendet werden können. Durch die Kombination dieser Methoden können wir Werkzeuge wie Frontier The verwenden Vorteil einer so großen Maschine bei gleichzeitiger Annäherung an Quantenpräzision. Dieser Artikel zielt darauf ab, eine Methode zu skizzieren, um dies durch groß angelegte Materialsimulationen mit Quantenpräzision zu erreichen. Die neuesten Forschungsergebnisse des Frontier-Teams sind ihre ersten seit zehn Jahren in unseren Bemühungen. Zuvor simulierte eine Studie aus dem Jahr 2019 mithilfe von Summit mehr als 10.000 Magnesiumatome und wurde für den Gordon Bell Award

nominiert

Der Herstellungsprozess von Legierungen umfasst das Schmelzen und Mischen von Metallen. Während des Erstarrungsprozesses können Fehler auftreten, die sich positiv oder negativ auf die Materialeigenschaften auswirken. Die atomare Struktur des Materials spielt eine entscheidende Rolle für das Verhalten dieser linienförmigen Defekte, die oft als Versetzungen bezeichnet werden.

Formbare Metalle wie Aluminium profitieren von der atomaren Struktur, die es dem Metall ermöglicht, sich an die Versetzungen und deren Bewegung anzupassen. Die Atomstruktur von Magnesium kann Versetzungen nicht leicht aufnehmen, wodurch es von Natur aus spröder ist.

Unter den richtigen Umständen können diese Mängel beispiellose Eigenschaften hervorrufen, sagte Gavini. „Warum bilden sich diese Defekte? Wie können wir diese Defekte ausnutzen, um wünschenswerte statt unerwünschte Eigenschaften hervorzurufen? In früheren Forschungen haben wir die Energie einzelner Versetzungen in massivem Magnesium untersucht. In dieser Studie untersuchen wir Das Ergebnis ist das detaillierteste Bild dieser Struktur bis heute mit nahezu Quantenpräzision. Gavini hofft, diese Methoden auf ein breites Spektrum von Studien anwenden zu können.

„Wenn wir diese groß angelegten Berechnungen mit nahezu Quantenpräzision durchführen können, bedeutet das, dass wir durch rechnergestütztes Design bessere Materialien entwerfen, Verbindungen für die Arzneimittelentwicklung erforschen und Nanopartikel und Materialsysteme auf einem neuen Niveau verstehen können. Feature-Details“, Gavini sagte. „Ohne Exascale Computing und Frontier wären wir nicht in der Lage, diese Art von Berechnungen durchzuführen. Jetzt, da wir wissen, wie es geht, können wir diese Methoden umfassend anwenden, um andere Probleme zu untersuchen

Laut dem Forschungsteam sind diese Methoden.“ kann in vielen wissenschaftlichen Bereichen eingesetzt werden und kann einige seit langem bestehende Herausforderungen in Bereichen von der Luft- und Raumfahrt bis zur Medizin lösen.

Referenzinhalt:

https://awards.acm.org/bell
https://news.engin .umich.edu/2023/11/material-simulation-with-quantum-accuracy-wins-gordon-bell-prize/https://www.hpcwire.com/off-the-wire /ornls-frontier-achieves- Nahezu-Quantengenauigkeit-in-Legierungssimulation-konkurriert-um-den-Gordon-Bell-Preis/

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBekanntgabe des Gordon-Bell-Preises 2023: Die „Quantum Level Accuracy'-Materialsimulation des Frontier Supercomputers gewinnt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!