北京2022年2月15日 /美通社/ -- 2022 ASC世界大學生超級計算機競賽（ASC22）已進入預賽階段，全球五大洲超過300支隊伍正在向決賽席位發起沖擊，他們將挑戰一項前沿尖端應用 -- 機器學習分子動力學DeePMD-kit訓練優化。該賽題將引導大學生進行一場人工智能+科學研究+高性能計算（AI+Science+HPC）的前沿探索。
DeePMD，AI+Science+HPC的新范式
分子動力學（Molecular Dynamics, MD）是一門結合物理、數學和化學等多種學科的綜合技術，其基本原理是通過牛頓經典力學計算物理系統中各個原子的運動軌跡，然后使用一定的統計方法計算出系統的力學、熱力學、動力學性質。時下最熱門的抗新冠病毒療法和疫苗研究就是分子動力學的典型應用場景。
過去三十多年來，分子動力學研究主要利用AIMD模擬方法，分析原子和分子在固定時間段內如何運動和相互作用。但這種方法只能研究千、萬數量級原子，以及皮秒時間尺度的小型系統，對復雜的化學反應、電化學電池、納米晶體材料和輻射破壞之類的模擬已經很難有所突破。
以機器學習、深度學習為代表的人工智能成為分子動力學研究的突破口。而人工智能+科學研究+高性能計算（AI+Science+HPC）則意味著AI的復雜數據處理能力和Science的第一性原理與HPC的超強算力的結合。其代表性成果就是榮獲2020年戈登·貝爾獎的機器學習分子動力學應用DeePMD-kit。
DeePMD-kit成功推動了分子動力學的跨越式發展，而高性能計算的加入將機器學習分子動力學的潛力持續釋放。DeePMD-kit每天能夠模擬1億個原子超過1納秒（1納秒=1000皮秒）的軌跡，其在超級計算機頂點（Summit）上達到了雙精度91P的峰值性能，到解時間快于之前基線水平1000倍以上。可以說DeePMD-kit的出現，定義了AI+Science+HPC的新范式。
DeePMD賽題專家、戈登·貝爾獎獲得者之一、深勢科技首席科學家張林峰表示：“AI+Science+HPC的結合有著非常廣闊的應用前景，其中AI具有對復雜數據的處理能力，以及對高維、非線型函數的表示能力，這些能力融入科學計算和高性能計算形成新的范式，極大地提高了科學計算模擬現實世界的能力。”
跨學科交叉碰撞，ASC22挑戰DeePMD優化
作為AI+Science+HPC范式的代表，DeePMD將原子間的相互作用，由量子力學準確求解的解作為數據，然后通過AI的方式來表示這樣的原子間所謂的勢能鏈、能量和受力，并進一步進行模型訓練，使得分子動力學的模擬工具兼具量子力學的精度，卻能夠比量子力學的解決方案快多個數量級。
AI+Science+HPC具有廣泛的應用前景，張林峰介紹說：“DeePMD不只是在高性能計算上樹立了一個新的范式，而且在很多實際科研過程中被廣泛使用。過去幾年，物理、化學、材料、天文、地質等各個學科都在利用DeePMD去進行前沿的科學探索，包括物質的相圖、復雜的化學反應等。”
在這個過程中，AI+Science+HPC的新范式也帶來了諸多底層支持的新需求和新挑戰，例如高性能硬件規模化之后的調度優化等，這也是DeePMD賽題考察的重點。參賽選手需要在給定的數據集上，使用DeePMD-kit對DeePMD模型進行訓練，并對訓練過程進行改進和分析，通過高性能優化提升訓練速度。在這一過程中，參賽大學生能夠對DeePMD-kit的模型構建過程和AI+Science+HPC新范式建立直觀認識。
對于AI+Science+HPC新范式的本質需求，張林峰認為是人才和生態。因為新范式需要HPC、科學計算、AI等不同學科背景人才充分“碰撞”帶來“化學反應”，這有賴于一個創新生態的建立。他希望通過ASC大賽主辦方、協辦方和參賽選手的積極參與，有效推動AI+Science+HPC人才培養和生態建設。
ASC 世界大學生超算競賽由中國發起組織，并得到亞洲及歐美相關專家和機構支持，旨在通過大賽平臺推動各國及地區間超算青年人才交流和培養，提升超算應用水平和研發能力，發揮超算的科技驅動力，促進科技與產業創新。ASC超算大賽迄今已舉行至第 10屆，吸引超萬名世界各國大學生參賽，是全球最大規模的超算競賽。ASC22共有全球300多支高校隊伍參賽，經初賽選拔的隊伍將參加5月7日-11日在位于合肥的中國科學技術大學舉行的總決賽。
