GPU驱动的创新：重塑含金属分子建模的标准

来自 实验室仪器网

研究人员最近与行业合作伙伴在模拟复杂含金属分子方面取得了前所未有的速度和性能。

此次合作使计算性能比以往的NVIDIA图形处理单元(GPU)计算提高了2.5倍，比使用中央处理器(CPU)方法进行的类似计算提高了80倍。最近发表的研究成果为电子结构计算树立了新的标杆。

研究团队的努力使得包括过渡金属酶在内的复杂生化系统能够进行前所未有的计算。此类含金属催化剂在许多工业和生物过程中至关重要，在促进化学反应方面发挥着重要作用。这些能量转换的强大引擎对许多行业都至关重要，包括医药、能源和消费品。它们加速化学反应，降低所需能量，使过程更高效、更可持续。了解和优化这些催化剂对于应对清洁能源生产和环境可持续性等全球挑战至关重要。

最近的进展得益于聚集了在张量网络状态算法和高性能计算开发方面具有专业知识的学术和行业专家，由SPEC项目的联合物理研究中心的团队领导，与由共同作者Martin Ganahl领导的Sandbox AQ科学家团队合作，在NVIDIAGPU上执行量子化学计算。

团队的多元化贡献凸显了合作的重要性，并预示着GPU驱动的领域将拥有令人振奋的未来。例如，这项工作实现了从头计算密度矩阵重正化群方法，该方法首次在单个节点内的所有GPU上描述了大型复杂电子结构的物理特性。

该研究的目标是高效、准确地求解多体薛定谔方程。这些算法对于理解分子和材料的电子结构至关重要，并且需要全球仅有少数计算系统具备的计算能力。

该团队的集体专业知识和共享资源帮助突破了量子化学的界限，使研究高度相关的复杂化学系统时能够快速迭代和改进。该项目表明，大规模计算有潜力彻底改变科学家处理具有挑战性的量子化学问题的方式。

随着计算硬件的进步和多GPU的扩展，多节点架构有望实现超越当前能力的更全面的计算，研究人员表示正在进行的合作旨在采用大规模GPU加速计算，利用最新的硬件发展，进一步提高量子化学计算的效率和准确性。

正如发表的研究指出的那样，如今的化学家很大程度上依赖于直觉，因为快速、高精度的计算往往难以实现。能够快速迭代不同大型活动空间选择的能力使搜索更加系统化。当今的GPU计算框架，结合人工智能引导的物理学和为大型定量机器学习模型生成训练数据的新方法，有望为能源、可持续性和健康领域的应用做出贡献。

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