ホームページ テクノロジー周辺機器 AI 2023年ゴードン・ベル賞が発表:フロンティア・スーパーコンピューターの「量子レベル精度」材料シミュレーションが受賞

2023年ゴードン・ベル賞が発表:フロンティア・スーパーコンピューターの「量子レベル精度」材料シミュレーションが受賞

Nov 18, 2023 pm 12:25 PM
業界

2023 戈登贝尔奖揭晓:Frontier 超算「量子级精度」材料模拟获奖

編集者 | Zenan、Du Wei

ACM ゴードン ベル賞は 1987 年に設立され、アメリカ コンピュータ協会によって授与され、最高の賞として知られています。コンピューティング分野の「ノーベル賞」。この賞は、ハイパフォーマンス コンピューティングの優秀性を表彰するために毎年授与されます。高性能並列コンピューティングのパイオニアであるゴードン・ベル氏に授与された賞金 10,000 ドルは、最近開催された世界的なスーパーコンピューティング会議 SC23 で米国とインドの研究者からなる 8 人の国際チームに授与されました。彼らは大規模な量子精度材料シミュレーションの実装に成功しました。このプロジェクトの名前は、「量子精度の大規模材料モデリング: 金属合金の準結晶および相互作用伝播欠陥の ab initio シミュレーション」です。

チームのメンバーは、ミシガン大学オークリッジ国立研究所の出身です。 、インド科学大学(バンガロール)。

2023 戈登贝尔奖揭晓:Frontier 超算「量子级精度」材料模拟获奖 受賞歴のあるチームメンバー。

2021年のゴードン・ベル賞は、これまでに、志江研究所と国立スーパーコンピューティング無錫センター、清華大学、上海量子科学研究センターのメンバーからなる14人の中国スーパーコンピューティング・アプリケーション・チームに授与されていた。我が国の新世代サンウェイスーパーコンピュータ「超大規模量子ランダム回路リアルタイムシミュレーション」を応用したもの。今後、中国のスーパーコンピューティング応用チームも2016年と2017年に2年連続でゴードン・ベル賞を受賞した。

研究概要

書き直された内容: 私たちは、分子動力学が、システム内で原子や分子が移動するプロセスをより深く理解するためにコンピューター シミュレーションを使用する方法であることを学びました。分子動力学の分野の 1 つである「Ab initio」は、微視的なメカニズムのより深い理解、材料科学における新たな洞察の獲得、実験データの検証など、物理学や化学における重要な問題の解決に非常に効果的であることが証明されている手法です。

2023 戈登贝尔奖揭晓:Frontier 超算「量子级精度」材料模拟获奖論文アドレス:

https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3581784.3627037

研究によると、ミシガン大学の機械工学および材料科学および工学の教授であるヴィクラム・ガビニ氏が率いる研究チームは、米国エネルギー省オークリッジ国立研究所のフロンティア (1.14 エクサフロップ HPE Cray EX スーパーコンピューター) を使用して、シュレディンガー方程式を使用した第一原理シミュレーションを使用しました。 、この方程式は、確率的特性を含む微視的なシステムを記述します。報告書によると、この結果は、新しい合金の候補材料の設計に役立ち、創薬などの他の計算設計の取り組みを促進するために使用できます。
Gavini のチームは、Frontier および Summit スーパーコンピューターの統合コンピューティング フレームワークを使用して、約 75,000 個の原子で構成されるマグネシウム系の転位、または欠陥をシミュレートしました。マグネシウム合金は軽量合金の有望な候補ですが、マグネシウム原子構造内の空孔の位置がずれていると、脆化や亀裂が発生する可能性があります。マグネシウム合金の転位を理解すれば、より軽量でより柔軟な合金を産業界に提供できる可能性がある

2023 戈登贝尔奖揭晓:Frontier 超算「量子级精度」材料模拟获奖この記事は以前の研究と比較しています

このチームは、国立エネルギー研究科学研究所のメンバーでもあります。 Computing Center の Perlmutter スーパーコンピューターは、イッテルビウム - カドミウム合金の準結晶 (規則的だが非周期的な構造) の安定性を研究するために使用されました。

これらの計算は、材料の原子および電子構造を計算するための量子力学的手法である密度汎関数理論に依存しており、機械学習を使用して量子多体計算の高レベルの精度にアプローチします。彼らはフロンティアの 8,000 ノードを使用し、最大計算能力は 659.7 ペタフロップスでした。 「私たちは、より小規模なシステムでの量子多体計算の結果を使用し、機械学習を使用して電子の普遍的な構成関係を推測します。これは、より大きな密度汎関数理論の計算に使用できます。これらの方法を組み合わせることで、Frontier The のようなツールを使用できるようになります。

#この記事は、量子精度を備えた大規模な材料シミュレーションを通じてこれを達成するアプローチの概要を説明することを目的としています

2023 戈登贝尔奖揭晓:Frontier 超算「量子级精度」材料模拟获奖Frontier チームの最新の発見は、彼らの 10 年にわたる取り組みにおける新たなマイルストーンです。これに先立ち、2019 年の研究では Summit を使用して 10,000 個以上のマグネシウム原子をシミュレーションし、ゴードン ベル賞にノミネートされました

合金の製造プロセスには、金属の溶解と混合が含まれます。固化プロセス中に欠陥が発生し、材料の特性にプラスまたはマイナスの影響を与える可能性があります。材料の原子構造は、しばしば転位と呼ばれるこれらの線状欠陥の挙動に重要な役割を果たします。アルミニウムのような可鍛性金属は原子構造の恩恵を受け、金属が転位とその動きに適応できるようになります。マグネシウムの原子構造は転位を容易に受け入れることができないため、性質上、より脆くなります。

適切な状況下では、これらの欠陥によって前例のない機能が作成される可能性があるとガヴィーニ氏は述べています。 「なぜこれらの欠陥が形成されるのでしょうか?これらの欠陥をどのように利用して、望ましくない特性ではなく望ましい特性をもたらすことができるでしょうか?以前の研究では、バルクマグネシウムの個々の転位のエネルギーを調査しました。この研究では、その結果が最も詳細な画像です」この構造は量子に近い精度で実現されています。ガヴィーニ氏は、これらの手法を幅広い研究に応用したいと考えている。

「これらの大規模計算を量子に近い精度で実行できれば、コンピューテーショナルデザインを通じてより優れた材料を設計し、創薬用の化合物を探索し、ナノ粒子を新しいレベルで理解できることを意味します。およびその詳細材料システムの特性を分析します」とガヴィーニ氏は語った。 「エクサスケール コンピューティングとフロンティアがなければ、この種の計算を実行することはできません。その方法がわかったので、これらの方法を他の問題の調査に幅広く応用できるようになります。」

調査によると、チームの紹介として、この方法は多くの科学分野で広く使用でき、航空宇宙から医療までの分野における長年の困難な問題を解決できます。

参考コンテンツ:

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-near-quantum-accuracy-in-alloy-simulation-contends-for-gordon-bell-prize/
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