Bekanntgabe des Gordon-Bell-Preises 2023: Gewinner der „Quantum Level Accuracy“-Materialsimulation des Frontier Supercomputers

Der ACM-Gordon-Bell-Preis wurde 1987 ins Leben gerufen und von der American Computer Society verliehen. Er ist in der Welt des Supercomputings als „Nobelpreis“ bekannt. Der Preis wird jährlich verliehen, um herausragende Leistungen im Hochleistungsrechnen zu würdigen. Der mit 10.000 US-Dollar dotierte Preis geht an Gordon Bell, einen Pionier im Bereich Hochleistungs- und Parallelrechnen.

Kürzlich wurde auf der Global Supercomputing Conference SC23 der ACM Gordon Bell-Preis 2023 an ein 8-köpfiges internationales Forscherteam aus den USA und Indien verliehen, das eine groß angelegte Quantenpräzisionsmaterialsimulation durchgeführt hat. Das zugehörige Projekt trägt den Titel „Großräumige Materialmodellierung mit Quantenpräzision: Ab-initio-Simulationen von Quasikristallen und wechselwirkungsausbreitenden Defekten in Metalllegierungen.“

Die Teammitglieder haben unterschiedliche Hintergründe und sind von der University of Michigan, dem Oak Ridge National Laboratory und dem Indian Institute of Science (Bangalore).

Preisgekrönte Teammitglieder.

Im Jahr 2021 gewann ein chinesisches Supercomputing-Anwendungsteam bestehend aus 14 Mitgliedern den Gordon Bell Award. Die Teammitglieder kommen vom Zhijiang Laboratory, dem National Supercomputing Wuxi Center, der Tsinghua University und dem Shanghai Quantum Science Research Center. Das Team gewann die Auszeichnung in Anerkennung der Nutzung des Sunway-Supercomputers der neuen Generation meines Landes zur Durchführung einer „Echtzeitsimulation von Quantenzufallsschaltungen im extrem großen Maßstab“. Zuvor gewann das Team 2016 und 2017 zwei Jahre in Folge den Gordon-Bell-Preis der Prozess von. Ab initio (lateinisch: ab initio) ist ein Zweig der Molekulardynamik, der sich besonders für wichtige Probleme in der Physik und Chemie als nützlich erwiesen hat, darunter ein besseres Verständnis mikroskopischer Mechanismen, die Gewinnung neuer Erkenntnisse in der Materialwissenschaft und der Nachweis experimenteller Daten usw.

Bitte klicken Sie auf den Link unten, um das Papier anzusehen: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3581784.3627037

Diese Forschung wurde von Vikram, Professor für Maschinenbau und Materialwissenschaft und Ingenieurwesen an der University of Michigan Gavini leitete die Simulation unter Verwendung der First-Principles-Methode der Schrödinger-Gleichung unter Verwendung von Frontier (1,14-Exaflop-HPE-Cray-EX-Supercomputer) im Oak Ridge National Laboratory des US-Energieministeriums. Die Gleichung beschreibt die probabilistischen Eigenschaften mikroskopischer Systeme, und die Ergebnisse können verwendet werden, um Kandidatenmaterialien für neue Legierungen zu entwerfen und andere rechnerische Designbemühungen voranzutreiben, wie zum Beispiel die Arzneimittelentwicklung, die auf den Supercomputern Frontier und Summit für Versetzungen eingesetzt wurde. oder Defekte in einem Magnesiumsystem, das aus fast 75.000 Atomen besteht, simuliert. Magnesiumlegierungen sind vielversprechende Kandidaten für Leichtbaulegierungen, doch Leerstellenversetzungen in ihnen können zu Sprödigkeit und Rissbildungsproblemen führen. Das Verständnis von Versetzungen in Magnesiumlegierungen könnte zu leichteren, flexibleren Legierungen für die Industrie führen

Vergleich dieses Artikels mit früheren Arbeiten.

Das Team nutzt den Perlmutter-Supercomputer am National Energy Research Scientific Computing Center, um die Stabilität von Quasikristallen in Ytterbium-Cadmium-Legierungen zu untersuchen.

Diese Berechnungen basieren auf der Dichtefunktionaltheorie, einer Methode, die quantenmechanische Methoden verwendet Berechnung der atomaren und elektronischen Struktur von Materialien und Nutzung maschinellen Lernens, um die Genauigkeit von Quanten-Vielteilchenberechnungen zu erreichen. Sie nutzten die 8.000 Knoten von Frontier mit einer maximalen Rechenleistung von 659,7 Petaflops. „Wir nutzen die Ergebnisse von Quanten-Vielteilchenberechnungen für kleinere Systeme und nutzen maschinelles Lernen, um universelle konstitutive Beziehungen für Elektronen abzuleiten, die in funktionalen Theorieberechnungen mit größerer Dichte verwendet werden können. Durch die Kombination dieser Methoden können wir Werkzeuge wie Frontier The verwenden „

Dieser Artikel bietet einen Überblick über Methoden, um groß angelegte Materialsimulationen mit Quantenpräzision zu erreichen.

Diese Studie ist der jüngste Meilenstein in einem Jahrzehnt der Arbeit des Frontier-Teams. Eine frühere Studie aus dem Jahr 2019 nutzte Summit zur Simulation von mehr als 10.000 Magnesiumatomen und wurde ebenfalls für den Gordon-Bell-Preis nominiert.

Der Herstellungsprozess von Legierungen umfasst das Schmelzen und Mischen von Metallen. Während der Erstarrung entstehende Defekte können die Materialeigenschaften verbessern oder beeinträchtigen. Die atomare Struktur des Materials spielt eine entscheidende Rolle für das Verhalten dieser Liniendefekte, die oft als Versetzungen bezeichnet werden.

Aluminium ist ein formbares Metall, das dank seiner atomaren Struktur Verschiebungen und Bewegungen aufnehmen kann. Die atomare Struktur von Magnesium kann Versetzungen nicht leicht aufnehmen, daher ist seine Natur fragiler.

Gavini sagte: „Unter den richtigen Umständen können diese Defekte beispiellose Eigenschaften erzeugen. Warum treten diese Defekte auf? Wie können wir sie ausnutzen? Defekte.“ Erwünschte statt unerwünschte Eigenschaften erzielen? In früheren Untersuchungen haben wir die Energie einzelner Versetzungen in Magnesiumlegierungen untersucht. In dieser Studie haben wir interagierende ausgedehnte Defekte in Magnesiumlegierungen untersucht. Die Ergebnisse liefern das bisher detaillierteste Bild dieser Struktur , mit nahezu Quantenpräzision. Gavini hofft, diese Methoden auf ein breites Spektrum von Studien anwenden zu können.

„Wenn wir diese groß angelegten Berechnungen mit nahezu Quantenpräzision durchführen können, bedeutet das, dass wir durch rechnergestütztes Design bessere Materialien entwerfen, Verbindungen für die Arzneimittelentwicklung erforschen und Nanopartikel und Materialsysteme auf einem neuen Niveau verstehen können. Feature-Details“, Gavini sagte. „Ohne Exascale Computing und Frontier wären wir nicht in der Lage, diese Art von Berechnungen durchzuführen. Jetzt, da wir wissen, wie es geht, können wir diese Methoden umfassend anwenden, um andere Probleme zu untersuchen.“ Die Methode kann in vielen wissenschaftlichen Bereichen eingesetzt werden und einige der herausfordernden Fragen beantworten, die es seit Jahrzehnten gibt, von der Luft- und Raumfahrt bis zur Medizin.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBekanntgabe des Gordon-Bell-Preises 2023: Gewinner der „Quantum Level Accuracy“-Materialsimulation des Frontier Supercomputers. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!