2023年ゴードン・ベル賞を発表：フロンティア・スーパーコンピューターの「量子レベル精度」材料シミュレーション受賞者

ACM ゴードン ベル賞は 1987 年に設立され、アメリカ コンピュータ協会によって授与され、スーパーコンピューティング界の「ノーベル賞」として知られています。この賞は、ハイパフォーマンス コンピューティングにおける優れた業績を表彰するために毎年授与されます。賞金 10,000 ドルは、高性能並列コンピューティングの先駆者であるゴードン ベルに授与されます。

最近、世界スーパーコンピューティング会議 SC23 において、大規模な量子精密材料シミュレーションを達成したアメリカとインドの研究者からなる 8 人の国際チームに 2023 ACM ゴードン ベル賞が授与されました。 。関連プロジェクトのタイトルは「量子精度による大規模材料モデリング: 金属合金における準結晶および相互作用伝播欠陥の ab initio シミュレーション」です。

チーム メンバーは多様な背景を持ち、ミシガン大学、オークリッジ国立研究所、インド科学研究所 (バンガロール) の出身です。

# 受賞歴のあるチームメンバー。

2021 年、14 人のメンバーからなる中国のスーパーコンピューティング アプリケーション チームがゴードン ベル賞を受賞しました。チームメンバーは、志江研究所、国立スーパーコンピューティング無錫センター、清華大学、上海量子科学研究センターの出身です。このチームは、我が国の新世代サンウェイ スーパーコンピューターを使用して「超大規模量子ランダム回路リアルタイム シミュレーション」を実施したことが評価されて受賞しました。以前、チームは 2016 年と 2017 年に 2 年連続でゴードン ベル賞を受賞しました

研究概要

私たちは分子動力学が科学であることを知っています。システム内の原子や分子の動きをより深く理解するためにコンピューター シミュレーションを使用するプロセス。 Ab initio (ラテン語、ab initio) は分子動力学の分野の 1 つで、微視的なメカニズムのより深い理解、材料科学における新たな洞察の獲得、実験データの証明など、物理学や化学の重要な問題に特に役立つことが証明されています。

# 論文を表示するには、次のリンクをクリックしてください: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3581784.3627037

ミシガン大学の機械工学および材料科学工学の教授である Vikram Gavini 氏が主導したこの研究では、米国省の Frontier (1.14 エクサフロップ HPE Cray EX スーパーコンピューター) が使用されました。 Energy のオークリッジ国立研究所、シュレーディンガー方程式を使用、シミュレーションは第一原理法を使用して実行されます。この方程式は顕微鏡システムの確率的特性を記述しており、その発見は新しい合金の候補材料を設計したり、創薬などの他の計算設計の取り組みを前進させるために使用できます。 Frontier および Summit Super 統合コンピューティング フレームワークは、約 75,000 個の原子で構成されるマグネシウム系の転位または欠陥をシミュレートするためにコンピューター上で使用されました。マグネシウム合金は軽量合金として有望な候補ですが、マグネシウム合金内の空孔転位は脆性や亀裂の問題を引き起こす可能性があります。マグネシウム合金の転位を理解すれば、産業用のより軽量でより柔軟な合金の開発につながる可能性があります

##この記事と以前の研究の比較。

チームは、国立エネルギー研究科学計算センターのパールマッター スーパーコンピューターを使用して、イッテルビウム - カドミウム合金の準結晶の安定性を研究しています。

計算は、材料の原子および電子構造を計算するための量子力学的手法である密度汎関数理論に基づいており、機械学習を使用して量子多体計算の精度レベルに近づきました。彼らは、最大 659.7 ペタフロップスのコンピューティング能力を持つフロンティアの 8,000 ノードを使用しました。

「より高い精度を達成しようと努めているため、利用可能なコンピューティング システムの数は劇的に減少しています。」と Gavini Express 氏は言います。 「私たちは、より小規模なシステムでの量子多体計算の結果を使用し、機械学習を使用して電子の普遍的な構成関係を推測します。これは、より大きな密度汎関数理論の計算に使用できます。これらの方法を組み合わせることで、Frontier The などのツールを使用できるようになります。このような大型マシンの利点は、量子精度に近いことです。」 大規模な材料シミュレーション。

この研究は、Frontier チームによる 10 年間の研究の最新のマイルストーンです。 2019 年の以前の研究では、Summit を使用して 10,000 個以上のマグネシウム原子をシミュレーションし、ゴードン ベル賞にもノミネートされました。

合金の製造プロセスには、金属の溶解と混合が含まれます。凝固中に形成される欠陥は、材料特性を助長したり、損なったりする可能性があります。材料の原子構造は、転位と呼ばれることが多いこれらの線欠陥の挙動において重要な役割を果たします。

アルミニウムは、その原子構造のおかげで転位や動きに対応できる展性のある金属です。マグネシウムの原子構造は転位を容易に受け入れることができないため、より脆弱になっています。ガヴィーニ氏は、「適切な状況下では、これらの欠陥は前例のない特性を生み出す可能性があります。なぜですか?何がこれらの欠陥を生成するのでしょうか?これらの欠陥をどのように利用して、望ましくないものではなく望ましいものを達成できるでしょうか」と述べています。以前の研究では、バルクマグネシウムの個々の転位のエネルギーを調査しましたが、今回の研究では、この構造のこれまでで最も詳細な画像を量子に近い精度で調査しました。ガヴィーニ氏は、これらの手法を幅広い研究に応用したいと考えている。

「これらの大規模計算を量子に近い精度で実行できれば、コンピューテーショナルデザインを通じてより優れた材料を設計し、創薬用の化合物を探索し、ナノ粒子を新しいレベルで理解できることを意味します。およびその詳細材料システムの特性を分析します」とガヴィーニ氏は語った。 「エクサスケール コンピューティングとフロンティアがなければ、この種の計算を行うことはできません。その方法がわかったので、これらの方法を他の問題を調査するために幅広く適用できます。」

研究チームによると、この方法は多くの科学分野で広く使用でき、航空宇宙から医学に至るまで、数十年にわたって存在してきたいくつかの難問に答えることができます。

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