NVIDIA Technical Blog· Anoushka Bhutani·· 2 小时前AI 评分20
NVIDIA 解锁 Tensor Core 性能加速机器学习原子间势
Unlocking Tensor Core Performance for Machine Learning Interatomic Potentials
AI 导读
NVIDIA 发布技术方案，用 Tensor Core 加速机器学习原子间势（MLIP）计算，以缓解原子尺度模拟中量子力学方法（如 DFT）成本高、难以扩展到大规模系统的问题。该方案针对 MLIP 的能量与力计算负载，目标是在保持精度的同时提升模拟吞吐。
正文 · AI 翻译
原子级模拟帮助研究人员理解分子和材料的行为，从化学反应、相变到机械失效。这些……
原子级模拟帮助研究人员理解分子和材料的行为，从化学反应、相变到机械失效。这些模拟存在成本与精度之间的权衡。密度泛函理论（DFT）等量子力学方法能够提供精确的能量和力，但其计算成本往往限制了它们在大体系或长时间……中的应用
来源：NVIDIA Technical Blog · developer.nvidia.com