字节跳动研发并开源了基于gpu加速的大规模量子化学计算工具集byteqc,显著提升了量子化学计算效率。该工具集针对真实化学体系中大量微观粒子的精确计算难题,利用gpu强大的算力,大幅加速了常用量子化学算法,并结合量子嵌入方法,在“黄金标准”精度下模拟大规模量子化学体系。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜

ByteQC的核心优势在于其高效的GPU实现和创新的算法策略。在硬件层面,它巧妙地利用了NVIDIA的cuTENSR/cuTENSORMG张量计算库,在最小化显存占用下高效处理张量缩并。在算法层面,它采用动态warp特例化实现高效的生产者-消费者模型,并利用warp内的shuffle指令解决线程竞态求和问题,最终实现了显著的性能提升。


ByteQC的优化策略还包括缓存分析和原位操作,最大限度地减少了显存需求。 基准测试结果显示,ByteQC在单A100 GPU上可实现最高60倍的加速,多卡扩展也接近线性加速。 其可处理的体系规模也大幅提升,例如:耦合簇单、双激发(CCSD)可达1610轨道,周期性边界条件下的平均场计算甚至超过10万轨道。



更重要的是,结合量子嵌入功能,ByteQC成功在大型水团簇和氮化硼表面水吸附问题上实现了CCSD(T)水平的“黄金标准”精度计算。

ByteQC的开源发布为量子化学领域的研究提供了强大的工具,有望推动该领域的发展。 论文和代码已公开:论文链接:https://www.php.cn/link/f0a94cc746c82ccf258040d541a2e15e,代码链接:https://www.php.cn/link/82f2307042ab867c7b3d7d6a32ea52af。
以上就是ByteQC:通往大规模实用化量子化学计算的曙光的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。
发布者:程序猿,转转请注明出处:https://www.chuangxiangniao.com/p/167269.html
微信扫一扫
支付宝扫一扫