Китайский суперкомпьютер совершил прорыв в моделировании квантовой химии

Обычно научные симуляции выполняются на суперкомпьютерах, поскольку они требуют огромной вычислительной мощности. Однако существуют исследования — например, моделирование квантового поведения молекул с экспоненциально растущим числом взаимодействующих состояний — которые требуют квантовых компьютеров или упрощений для адаптации под современные суперкомпьютеры. Китайские ученые из Sunway успешно использовали модель искусственного интеллекта и существующий суперкомпьютер Oceanlite для моделирования сложной квантовой химии в масштабе реальных молекул, что является как научным, так и технологическим прорывом.

Квантовое состояние в квантовой механике — описываемое волновой функцией (Ψ) — определяет все возможные конфигурации квантовой системы, такие как положения, спины или энергетические уровни частиц в молекуле, вместе с их вероятностями. Моделирование этого состояния является сложной задачей, поскольку пространство состояний растет экспоненциально с увеличением числа частиц, что делает невозможным моделирование на классических суперкомпьютерах. Ученые используют различные методы аппроксимации для упрощения квантовых уравнений при сохранении точности описания молекулярных структур, реакций и энергий.

Для изучения многочастичных квантовых систем с сильными электронными корреляциями несколько лет назад физики предложили использовать современные машинного обучения, такие как нейросетевые квантовые состояния (NNQS), для аппроксимации всех возможных конфигураций и движений электронов в молекуле. Этот метод обещает объединить масштабируемость ИИ с квантовой точностью для исследований, которые в настоящее время невозможны с использованием традиционных методов.

Для проведения эксперимента со 120 спиновыми орбиталями исследователи разработали собственную платформу NNQS. Их симуляция обучала нейронную сеть аппроксимировать волновую функцию молекулы, чтобы определить, где электроны, скорее всего, находятся. Для каждой выборки электронной конфигурации система вычисляла локальную энергию и корректировала сеть до тех пор, пока ее предсказания не совпадали с истинной квантовой энергетической картиной молекулы.

Проприетарная NNQS была адаптирована для китайского суперкомпьютера Oceanlite на базе 384-ядерного процессора Sunway SW26010-Pro, который поддерживает форматы данных FP16, FP32 и FP64 и имеет уникальную архитектуру, оптимизированную для высокопроизводительных вычислений, а не для ИИ. В частности, им пришлось учитывать, как SW26010-Pro распараллеливает рабочие нагрузки и обрабатывает данные.

Исследователи разработали иерархическую модель связи, в которой управляющие ядра обрабатывали координацию между процессорами и узлами, в то время как миллионы «облегченных» вычислительных элементов с 512-битным векторным движком выполняли локальные квантовые вычисления. Кроме того, они создали алгоритм динамической балансировки нагрузки, чтобы гарантировать, что неравномерные вычислительные нагрузки не оставят никакие ядра простаивающими.

Ученые запустили свой код на 37 миллионах ядер CPE и достигли 92% сильного масштабирования и 98% слабого масштабирования — высокого уровня эффективности для такого масштаба, что подчеркивает, что разработчики нашли почти идеальную синхронизацию между программным обеспечением и аппаратным обеспечением. Кроме того, на сегодняшний день симуляция молекулярных систем со 120 спиновыми орбиталями является крупнейшим расчетом квантовой химии на основе ИИ, когда-либо выполненным на классическом суперкомпьютере.

Это достижение демонстрирует, что NNQS можно использовать для исследований квантовой физики на современных суперкомпьютерах. Однако пока невозможно определить, насколько эффективно использовать экзафлопсный суперкомпьютер типа Oceanlite для исследований квантовой физики на основе ИИ как с точки зрения усилий, так и энергопотребления.

Квантовые вычисления продолжают оставаться одной из самых перспективных технологий XXI века. В 2025 году такие компании, как Google и IBM, продолжают соревноваться в создании квантовых процессоров, в то время как китайские исследователи демонстрируют, что классические суперкомпьютеры в сочетании с ИИ все еще могут решать задачи, которые ранее считались исключительно прерогативой квантовых систем.

Источник: Tomshardware.com