原標題：微觀世界的IPU：深勢科技首創(chuàng)基于IPU的分子動力學

　　2021年12月9日,中國北京—— 深勢科技今日宣布已經(jīng)完成分子動力學模擬軟件DeePMD-kit向Graphcore(擬未)IPU硬件的遷移,表示IPU已經(jīng)正式支持DeePMD-kit這一榮獲戈登貝爾獎的前沿分子動力學模型,自此,研究者可以在IPU上進行分子動力學應用和材料模擬的探索。深勢科技和Graphcore將基于IPU,繼續(xù)發(fā)掘AI在科學計算上的潛力,共同探索基于分子動力學模擬的科學計算、藥物設計、材料設計和新型能源等場景。目前,開發(fā)者已經(jīng)可以在Graphcore的GitHub中獲取基于IPU硬件遷移完成的DeePMD-kit。

　　AI賦能HPC:DeePMD-kit為分子動力學模擬帶來顛覆性革新

　　DeePMD-kit是深度勢能分子動力學的開源項目。分子動力學是一套分子模擬方法,該方法主要依靠牛頓力學來模擬分子體系的運動。分子動力學在微觀世界模擬中起著承載作用,在物理、化學、生物、材料科學以及力學等領域都有著非常重要的應用。

　　長期以來,傳統(tǒng)的分子動力學面臨著一種“快而不準”和“準而不快”的難題。分子動力學的關鍵在于通過構建勢函數(shù)以精準刻畫體系中原子的受力情況。勢函數(shù)構建通常有兩類方法,一種是經(jīng)驗力場,即用經(jīng)驗參數(shù)擬合原子之間的受力,主要擬合的對象是實驗。這類方法的計算簡單,擴展性佳,能模擬很大的尺度。但構建勢函數(shù)的過程較長,需要花費大量時間和精力,并且擴展性不好,每加入一個新體系都需要重新構建勢函數(shù);另一類方法則從量子力學出發(fā),基于量子力學進行適當簡化,應用密度泛函理論和第一性原理刻畫原子受力。這類方法 ,但是可以處理的原子體系通常比較小。

　　而深勢科技成功將DeePMD-kit進行了并行化,首次實現(xiàn)了具有AIMD精度的第一性原理分子動力學模擬的商業(yè)與原子規(guī)模的應用,為分子動力學提供了革命性的高性能解決方案,正是由于其極具創(chuàng)新性,深勢科技的這一項目在2020年獲得了全球計算機高性能計算領域的 獎項戈登貝爾獎。

　　“IPU硬件以及Poplar SDK環(huán)境很適合進行分子動力學模擬。我們和Graphcore共同對框架和算法進行了定制化優(yōu)化,最終實現(xiàn)了DeePMD-kit遷移至IPU硬件。整個遷移過程非常成功,所有DeePMD-kit推理相關的功能均能成功部署到IPU硬件上,性能得到了提升,從而實現(xiàn)在IPU上進行分子動力學的應用和材料模擬。”深勢科技算法研究員路登輝說道。

　　IPU將先進的AI能力輸入到分子動力學

　　IPU(智能處理器)是Graphcore公司為機器智能工作負載從零設計的處理器,此次深勢科技將分子維度的微觀世界部署至IPU上,將先進的AI方法和硬件帶入到分子動力學這一傳統(tǒng)科學計算領域,這是一次意義非凡的探索,科學計算的邊界再次被推遠,更多潛能在AI的撬動下被激發(fā)。

　　深勢科技選擇IPU進行分子動力學任務遷移和模擬,原因在于IPU在硬件、軟件以及遷移成本上都有顯著優(yōu)勢。在硬件上,IPU硬件比較適合分子動力學模擬發(fā)展,尤其是可以提供良好的節(jié)點間通信。“此次和Graphcore公司合作,是我們向Multi-device硬件擴張上的一個積極探索,我們發(fā)現(xiàn),IPU相較于傳統(tǒng)的AI芯片,對于分子動力學模擬具有特殊的加速效果。”路登輝表示。

　　Poplar軟件助力分子動力學模型輕松轉移至IPU

　　軟件上,Graphcore Poplar SDK良好的易用性非常適合進行分子動力學模擬,開發(fā)者將DeePMD-kit轉移到IPU的過程非常輕松快速,軟件遷移成本低。

　　“在發(fā)現(xiàn)IPU架構天然適用于分子動力學之后,我們開始憂慮我們的模型任務是否可以平滑轉移至IPU上,結果在合作的早期,我們兩個實習生利用暑假閑余時間便在IPU上將DeePMD-kit運行了起來。”深勢科技算法研究員路登輝表示,“把DeePMD-kit的算法任務從GPU轉移到IPU,就像一個工程師從C++換到Python進行編程,這個過程很美妙。”

　　總結來說,Graphcore與深勢科技合作的意義在于,建立了在IPU上實施分子動力學模擬軟件的技術訣竅,也證明了IPU和Poplar SDK 的通用性。同時也豐富了DeePMD-kit的硬件平臺多樣性,為科學計算、藥物設計、材料設計等基于分子動力學模擬的應用場景提供了更多可能性,也為通過機器學習的方式賦能傳統(tǒng)物理應用提供了更多可能性。

　　深勢科技首席科學家張林峰表示:“實踐證明,Graphcore的IPU硬件以及相應的SDK環(huán)境非常適合分子動力學模擬,從整個開源社區(qū)發(fā)展的角度來說,這也是一次有益的嘗試和探索。此次成功向IPU的遷移僅僅是一個開始。無論是從IPU硬件和Poplar軟件屬性上來說,還是從DeePMD-kit本身方法的算法上來說,IPU都很有優(yōu)勢,并且仍有相當程度的潛力可以發(fā)掘。未來我們會繼續(xù)和Graphcore在硬件以及軟件算法、適配、協(xié)作上進行更多的探索,更好地推動DeepModeling開源社區(qū)的發(fā)展。”

　　Graphcore大中華區(qū)總裁兼全球首席營收官盧濤表示:“Graphcore IPU面向下一代機器智能,和Poplar SDK共同設計,創(chuàng)新的架構和軟件棧使得它能夠快捷地跨領域遷移。Graphcore對DeePMD-kit的支持是Graphcore在全方位業(yè)務場景落地的又一個里程碑,也是Graphcore和合作伙伴共同建設繁榮社區(qū)的實踐之一。Graphcore將和包括深勢科技在內(nèi)的合作伙伴繼續(xù)深化合作,共同推進應用落地,持續(xù)觸發(fā)創(chuàng)新。”

　　關于Graphcore

　　Graphcore的智能處理器(IPU)硬件和Poplar軟件幫助創(chuàng)新者在機器智能方面實現(xiàn)新突破。IPU是第一個專為機器智能設計的處理器,與通常用于人工智能的其他計算硬件相比,具有顯著的性能優(yōu)勢。

　　Graphcore已從領先的金融和戰(zhàn)略投資者那里籌集了超過7.1億美元資金,總部位于英國布里斯托,在英國劍橋和倫敦、中國北京、挪威奧斯陸、美國帕拉奧圖、德國慕尼黑、法國巴黎、韓國首爾、日本東京、新加坡設有辦公室。

　　獲取更多Graphcore資訊,閱讀深度技術文章,并與其他創(chuàng)新者們一起交流,敬請訪問Graphcore官網(wǎng)。

　　關于深勢科技

　　北京深勢科技有限公司(“深勢科技”)是成立于2019年的科技公司,致力于以新一代分子模擬技術解決微觀尺度工業(yè)設計難題。以打造切實服務于藥企、材料商和科研機構的模擬研發(fā)平臺為主要業(yè)務方向,以解放研發(fā)工作者的生產(chǎn)力為主要業(yè)務目標。 深勢科技具有強大的科研與產(chǎn)業(yè)落地能力。其新一代分子模擬算法在保持量子力學精度的基礎上,將分子動力學的計算速度提升了至少五個數(shù)量級,且對算力的需求與體系的原子數(shù)量呈線性依賴;結合高性能計算,能夠對數(shù)十億原子規(guī)模的體系進行量子力學精度的計算模擬。團隊核心成員獲得2020年全球計算機高性能計算領域的 獎項“戈登貝爾獎”,相關工作當選2020年中國十大科技進展。

　　公司核心團隊由中國科學院院士領銜,研發(fā)隊伍由物理建模、數(shù)值算法、機器學習、高性能計算及藥物和材料計算等多個領域的數(shù)十名 青年科學家和工程師構成。

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