2023년 Gordon Bell Prize 발표: Frontier Supercomputer의 '양자 수준 정확도' 재료 시뮬레이션이 승리

편집자 | Zenan, Du Wei

ACM 고든 벨상은 1987년에 제정되어 미국 컴퓨터 협회에서 수여하는 상으로 슈퍼컴퓨팅 분야의 '노벨상'으로 알려져 있습니다. 이 상은 고성능 컴퓨팅 분야의 우수성을 인정하기 위해 매년 수여됩니다. 상금은 10,000달러이며 고성능 병렬 컴퓨팅 분야의 선구자인 Gordon Bell이 제공합니다.

최근 글로벌 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스 SC23에서 미국과 인도 연구원으로 구성된 8명의 국제 팀이 성공을 인정받아 2023 ACM Gordon Bell 상을 수상했습니다. 재료의 대규모 양자 정밀 시뮬레이션을 달성하는 데 있습니다. 이 프로젝트의 이름은 "양자 정확도 대규모 재료 모델링: 금속 합금의 준결정 및 상호작용 확장 결함에 대한 ab initio 시뮬레이션"입니다.

팀 구성원은 미시간 대학, 오크리지 국립 연구소, 인도 연구소 출신입니다. 과학 (방갈로르).

수상 경력이 있는 팀원입니다.

이전에 2021 고든 벨 상은 팀의 신세대를 인정받아 Zhijiang Laboratory, National Supercomputing Wuxi Center, Tsinghua University, Shanghai Quantum Science Research Center의 구성원으로 구성된 14명의 중국 슈퍼컴퓨팅 애플리케이션 팀에 수여되었습니다. 우리나라 선웨이(Sunway) 슈퍼컴퓨터를 적용한 '초대규모 양자랜덤 회로 실시간 시뮬레이션'을 기반으로 한 연구입니다. 앞으로 중국의 슈퍼컴퓨팅 응용팀은 2016년과 2017년에 2년 연속 고든벨상(Gordon Bell Award)을 수상하기도 했습니다.

연구 개요

재작성된 콘텐츠: 우리는 분자 역학이 시스템 내에서 원자와 분자가 움직이는 과정을 더 잘 이해하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하는 방법이라는 것을 배웠습니다. 분자 역학의 한 분야인 "Ab initio"는 미세한 메커니즘에 대한 더 나은 이해, 재료 과학에 대한 새로운 통찰력 확보, 실험 데이터 검증 등과 같은 물리학 및 화학의 중요한 문제를 해결하는 데 매우 효과적인 것으로 입증된 기술입니다.

논문 주소:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3581784.3627037
이 프로젝트는 미시간 대학의 기계 공학, 재료 과학 및 공학 교수인 Vikram Gavini가 주도합니다. 이 연구에서는 미국 에너지부 오크리지 국립연구소(Oak Ridge National Laboratory)의 Frontier(1.14 엑사플롭 HPE Cray EX 슈퍼컴퓨터)를 사용하여 확률적 특성을 포함하여 미세한 시스템을 설명하는 슈뢰딩거 방정식을 통한 1차 원리 접근 방식을 사용하여 시뮬레이션을 수행했습니다. 보고서에 따르면, 이 결과는 새로운 합금을 위한 후보 재료를 설계하는 데 도움이 되고 신약 발견과 같은 기타 컴퓨터 설계 노력을 촉진하는 데 사용될 수 있습니다.

Gavini 팀은 Frontier 및 Summit 슈퍼컴퓨터의 통합 컴퓨팅 프레임워크를 사용하여 거의 75,000개의 원자로 구성된 마그네슘 시스템의 전위 또는 결함을 시뮬레이션했습니다. 마그네슘 합금은 경량 합금의 유망한 후보이지만 마그네슘 원자 구조의 잘못 정렬된 공극은 부서지기 쉽고 균열이 발생할 수 있습니다. 마그네슘 합금의 전위를 이해하면 업계에 더 가볍고 유연한 합금을 제공할 수 있습니다.

이 기사는 이전 작업과 비교됩니다.

팀은 또한 준결정의 안정성을 연구하기 위해 국립 에너지 연구 센터 과학 컴퓨팅의 Perlmutter 슈퍼컴퓨터를 사용하고 있습니다( 규칙적이지만 비주기적인 구조) 이테르븀-카드뮴 합금.

이러한 계산은 재료의 원자 및 전자 구조를 계산하는 양자역학적 방법인 밀도 범함수 이론을 기반으로 하며 기계 학습을 사용하여 양자 다체 계산의 높은 수준의 정확도에 접근합니다. 그들은 최대 컴퓨팅 성능이 659.7페타플롭스인 Frontier의 8,000개 노드를 사용했습니다. "우리가 더 높은 정확도를 달성하려고 노력함에 따라 사용 가능한 컴퓨팅 시스템의 수가 급격히 감소했습니다."라고 Gavini는 말했습니다. "우리는 더 작은 시스템에서 양자 다체 계산 결과를 사용하고 기계 학습을 사용하여 전자에 대한 보편적인 구성 관계를 추론합니다. 이는 더 큰 밀도 범함수 이론 계산에 사용할 수 있습니다. 이러한 방법을 결합하면 Frontier The와 같은 도구를 사용할 수 있습니다. 이 기사는 양자 정밀도를 갖춘 대규모 재료 시뮬레이션을 통해 이를 달성하는 방법을 개략적으로 설명하는 것을 목표로 합니다. Frontier 팀의 최신 연구 결과는 10년 만에 처음입니다. 우리의 노력에. 이에 앞서 2019년 한 연구에서는 Summit을 사용하여 10,000개 이상의 마그네슘 원자를 시뮬레이션했으며 Gordon Bell Award에 후보로 올랐습니다

합금의 생산 공정에는 금속을 녹이고 혼합하는 과정이 포함됩니다. 결함은 응고 과정에서 나타날 수 있으며 재료의 특성에 긍정적이거나 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 재료의 원자 구조는 종종 전위라고 불리는 이러한 선 모양 결함의 거동에 중요한 역할을 합니다.

알루미늄과 같은 가단성 금속은 원자 구조의 이점을 활용하여 금속이 전위와 움직임에 적응할 수 있도록 해줍니다. 마그네슘의 원자 구조는 전위를 쉽게 수용할 수 없으므로 자연적으로 더 부서지기 쉽습니다.

적절한 상황에서 이러한 결함은 전례 없는 특성을 생성할 수 있다고 Gavini는 말했습니다. "이러한 결함은 왜 형성됩니까? 이러한 결함을 어떻게 활용하여 바람직하지 않은 특성보다는 바람직한 특성을 가져올 수 있습니까? 이전 연구에서 우리는 벌크 마그네슘의 개별 전위 에너지를 조사했습니다. 이번 연구에서 조사한 결과는 가장 상세한 이미지입니다. 현재까지 이 구조는 거의 양자 정밀도로 이루어졌습니다. Gavini는 이러한 방법을 광범위한 연구에 적용하기를 희망합니다.

"양자에 가까운 정밀도로 이러한 대규모 계산을 수행할 수 있다면 컴퓨터 설계를 통해 더 나은 재료를 설계하고, 약물 발견을 위한 화합물을 탐색하고, 나노입자 및 재료 시스템을 새로운 수준에서 이해할 수 있다는 의미입니다. 기능 세부 정보," Gavini 말했다. "엑사스케일 컴퓨팅과 Frontier가 없었다면 이러한 유형의 계산을 수행할 수 없었을 것입니다. 이제 수행 방법을 알았으므로 이러한 방법을 광범위하게 적용하여 다른 문제를 탐색할 수 있습니다."

연구팀에 따르면 이 방법은 많은 과학 분야에서 널리 사용될 수 있으며 항공우주에서 의학에 이르기까지 여러 분야에서 오랫동안 지속되어 온 까다로운 문제를 해결할 수 있습니다.

참고 콘텐츠:

https://awards.acm.org/bell
https://news.engin .umich.edu/2023/11/material-simulation-with-퀀텀-accuracy-wins-gordon-bell-prize/https://www.hpcwire.com/off-the-wire /ornls-frontier-achieves- 합금 시뮬레이션에서 거의 양자 정확도에 가까운 고든 벨 상/

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