隨著大尺度模擬、機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿應(yīng)用的興起，分布式計(jì)算越發(fā)成為重要的計(jì)算研究手段。中心高性能計(jì)算部和溫州大學(xué)研究人員合作將編碼計(jì)算應(yīng)用到分片量子化學(xué)領(lǐng)域：通過借鑒梯度編碼方案，一方面解決分布式計(jì)算中的掉隊(duì)節(jié)點(diǎn)問題；另一方面增加分布式計(jì)算的自動(dòng)糾錯(cuò)能力，減少計(jì)算過程耗費(fèi)的人力物力，以期實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的容錯(cuò)量子化學(xué)計(jì)算。此外，團(tuán)隊(duì)也提出了編碼復(fù)用、類QM/MM（量子力學(xué)/分子力學(xué)）分層的計(jì)算思路，能夠簡(jiǎn)單有效地使用更多的計(jì)算資源在設(shè)定的容錯(cuò)能力上進(jìn)行分布式計(jì)算。

該研究成果被《化學(xué)學(xué)報(bào)》（中國(guó)科學(xué)院4區(qū)/JCR 3區(qū)）錄用，第一作者為溫州大學(xué)和我中心聯(lián)合培養(yǎng)的碩士研究生李寧，通訊作者分別為我中心馬英晉副研究員與溫州大學(xué)方國(guó)勇副教授。

“編碼-計(jì)算-解碼”的容錯(cuò)分布式量子化學(xué)計(jì)算

與此同時(shí)，研究團(tuán)隊(duì)將此計(jì)算方案同機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的分片負(fù)載預(yù)測(cè)、動(dòng)靜態(tài)負(fù)載均衡、重正化激發(fā)態(tài)計(jì)算等方法相結(jié)合，初步實(shí)現(xiàn)了智能容錯(cuò)的大體系分片計(jì)算。研究團(tuán)隊(duì)將該方案應(yīng)用到P38蛋白與配體的結(jié)合能計(jì)算、單中心或多中心激發(fā)的團(tuán)簇體系計(jì)算，并使用編碼計(jì)算得到的結(jié)果與真實(shí)的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證此方案的準(zhǔn)確性及其在自動(dòng)化容錯(cuò)量子化學(xué)計(jì)算方面的應(yīng)用潛力。

該研究成果作為邀請(qǐng)稿被Journal of Computational Chemistry（中國(guó)科學(xué)院3區(qū)/JCR 2區(qū)）錄用，共同第一作者為我中心科創(chuàng)計(jì)劃培養(yǎng)的北京化工大學(xué)本科生袁凱、中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究生周帥，通訊作者分別為我中心馬英晉副研究員與北京化工大學(xué)郭旦懷教授。

以上研究成果均得到國(guó)家自然科學(xué)基金、中國(guó)科學(xué)院先導(dǎo)專項(xiàng)、中國(guó)科學(xué)院網(wǎng)信專項(xiàng)以及中國(guó)科學(xué)院青年創(chuàng)新促進(jìn)會(huì)和中心所級(jí)項(xiàng)目的支持。

基于分片負(fù)載預(yù)測(cè)、容錯(cuò)編碼、AI輔助HPC負(fù)載均衡的大體系基態(tài)、激發(fā)態(tài)計(jì)算

相關(guān)成果：

????1.結(jié)合容錯(cuò)編碼的量子化學(xué)分布式計(jì)算，李寧, 徐麗娜, 方國(guó)勇*, 馬英晉*, 化學(xué)學(xué)報(bào), 82, 138-145 (2024) https://sioc-journal.cn/Jwk_hxxb/EN/10.6023/A23110496.

????2.Coded Quantum Chemical Calculations with Improved Machine-Learning Models, Kai Yuan, Shuai Zhou, Ning Li, Tianyan Li, Bowen Ding*, Danhuai Guo*, Yingjin Ma*, J. Comput. Chem. accepted. https://onlinelibrary.wiley.com/journal/1096987x.

責(zé)任編輯：郎楊琴