NVIDIA ALCHEMI Toolkit: ускорение симуляций в химии и материаловедении

На протяжении десятилетий вычислительная химия сталкивается с проблемой баланса между точностью и скоростью. Аб иниции методы, такие как теория функционала плотности (DFT), обеспечивают высокую точность, но требуют значительных вычислительных ресурсов, что ограничивает исследователей системами всего в несколько сотен атомов. С другой стороны, классические силовые поля работают быстро, но часто не обеспечивают необходимую химическую точность для сложного анализа разрыва связей или переходных состояний. В последние годы машинное обучение межатомных потенциалов (MLIPs) стало мостом, предлагая квантовую точность при классических скоростях. Однако программное обеспечение становится новой узкой горловиной. В то время как модели MLIP работают на графических процессорах, окружающая инфраструктура симуляции часто зависит от устаревшего кода, ориентированного на ЦП. NVIDIA ALCHEMI (AI Lab for Chemistry and Materials Innovation) помогает решить эти проблемы, ускоряя открытие химических и материаловедческих решений с помощью ИИ.

Ранее мы анонсировали два компонента портфолио ALCHEMI: ALCHEMI NIM, облачные микросервисы для ИИ-ускоренных пакетных атомистических симуляций в химии и материаловедении, и ALCHEMI Toolkit-Ops, набор базовых ядер для GPU, предназначенных для ускорения расчетов, таких как списки соседей, коррекции дисперсии и электростатика. Сегодня мы представляем NVIDIA ALCHEMI Toolkit, коллекцию блоков для симуляции, ускоренных с помощью GPU, которая включает и расширяет ALCHEMI Toolkit-Ops. ALCHEMI Toolkit предназначен для управления потоками данных между ускоренной химией и специализированными ядрами в области материалов и моделями глубокого обучения.

ALCHEMI Toolkit выходит за рамки отдельных моделей и ядер, предоставляя модульную структуру, совместимую с PyTorch, для исследователей и разработчиков, позволяя им составлять настраиваемые рабочие процессы симуляции. В этом релизе представлены возможности для релаксации геометрии и молекулярной динамики, а также поддерживающая инфраструктура для объединения нескольких рабочих процессов симуляции. ALCHEMI Toolkit не просто набор скриптов; он разработан для того, чтобы позволить исследователям и разработчикам легко создавать настраиваемые и производительные атомистические симуляционные рабочие процессы.

ALCHEMI Toolkit использует возможности Toolkit-Ops для обработки базовых расчетов симуляций. Предыдущий релиз включал несколько ключевых операций, таких как построение списков соседей и коррекции дисперсии DFT-D3. Новый релиз расширяет спектр общих операций, включая пакетные динамические ядра и поддержку JAX. ALCHEMI Toolkit интегрируется с более широкой экосистемой атомистических симуляций, и мы рады анонсировать интеграции с ведущими платформами в сообществе химии и материаловедения.

Orbital разрабатывает продвинутые модели ИИ, используемые для ускорения открытия новых систем охлаждения для дата-центров и устойчивых материалов. Orbital интегрировала ALCHEMI Toolkit в свою новую модель OrbMolv2, что значительно сократило время, необходимое для вывода. Модель использует компоненты ALCHEMI Toolkit, такие как PME электростатика для периодических кулоновских взаимодействий. Materials Graph Library (MatGL) — это открытая рамка для современных графовых MLIPs. ALCHEMI Toolkit интегрируется с моделью MatGL TensorNet для значительного ускорения симуляций материалов и рабочих процессов прогнозирования свойств. Matlantis активно исследует ALCHEMI Toolkit, чтобы определить, где его компонуемые динамики могут принести наибольшую пользу для клиентов в области промышленной симуляции материалов.