10月23日消息，據外媒vastdata報道，中國科學家已經成功使用自研的人工智能模型和新一代E級（百億億次）超級計算機——神威·海洋之光（Oceanlite）在真實分子的尺度上對復雜的量子化學進行建模，這是一項重大的技術突破。相關研究成果已經發表在了IEEE官網上。
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通常，很多科學研究的模擬是在超級計算機上進行的，因為它們需要巨大的計算。還有一些類型的研究——例如模擬具有指數級更多相互作用態的分子的量子行為——這就需要算力更強的量子計算機來模擬它們（但是目前量子計算機并不成熟），或者將其簡化以使任務適合現代超級計算機。
量子力學中的量子態——由波函數 （Ψ） 描述——這決定了量子系統的所有可能配置，例如分子中電子等粒子的位置、自旋或能級，以及它們的概率。對其進行建模具有挑戰性，因為空間狀態隨著粒子數量的增加呈指數級增長，這使得在我們今天使用的經典超級計算機上進行模擬幾乎是不可能的。
為此，科學家們使用各種近似方法來簡化量子方程，同時保持描述分子結構、反應和能量的準確性。然而，近似波函數的現有方法的縮放僅限于小分子。
雖然這種量子多體系統可以用神經網絡方法求解，但神經網絡量子態（NNQS）在大規模電子結構分析中的實際部署面臨著挑戰，主要是采樣成本高和局部能量計算的復雜性。
為了克服這些計算障礙，中國的科學家提出了一種創新的數據并行 NNQS-Transformer 實現方案。他們對 120 個自旋軌道系統進行實驗，模擬訓練了神經網絡來近似分子的波函數，確定電子最有可能在哪里。對于每個采樣的電子排列，系統計算局部能量并調整網絡，直到其預測與分子的真實量子能量模式相匹配。
中國的科學家通過定制的NNQS-Transformer模型與基于申威（Sunway）SW26010-Pro CPU的神威·海洋之光超級計算機結合，實現了在包含多達 120 個自旋軌道的系統上的全面的量子化學計算。
具體來說，SW26010-Pro是SW26010改進型，擁有6個核心模塊和 1 個協議處理單元（PPU）構成，每個模塊有1個管理Linux線程的核心（MPE）和64個計算核心，總計384 個內核，相比之下上一代的SW26010 只有 4 個核心組，說明SW26010 pro單芯片應該有50%的性能提升。