電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/梁浩斌）中國超算的高光時刻，是2016年到2017年期間，神威·太湖之光連續(xù)四次登頂全球超級計算機TOP 500榜單。但在神威·太湖之光之后，國內(nèi)超級計算機一直頗為低調(diào)，其繼任者神威“Oceanlite”沒有公開太多信息，也沒有再參與TOP500排名。

不過近期中國科學技術大學的一個研究團隊，在神威“Oceanlite”上利用大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡，實現(xiàn)了量子化學模擬的突破，在真實分子尺度下完成復雜量子化學建模。該成果也在近期發(fā)布在高性能計算領域頂級期刊IEEE TPDS上。

量子化學是什么？

量子化學研究的其實是分子、原子層面的量子行為（如電子云分布、化學鍵作用），比如通過捕捉化學反應中間的 “過渡態(tài)”（反應最關鍵、最短暫的步驟），來解釋實驗無法理解的反應本質(zhì)。

然而這些過程根本無法通過傳統(tǒng)實驗直接觀測或精準控制，首先電子運動速度極快，且一旦實驗設備對其進行觀測就會干擾其狀態(tài)。

在微觀尺度下，分子的量子行為遵循薛定諤方程，但直接求解這一方程的計算量會隨著電子數(shù)量的增加呈指數(shù)級爆炸式增長。例如，一個僅包含 10 個電子的分子，其可能的量子態(tài)就超過 10 萬億種，而真實的藥物分子或催化劑往往包含數(shù)十個電子和上百個自旋軌道。

那么如何計算？傳統(tǒng)的近似方法如密度泛函理論（DFT）雖然能處理較大規(guī)模的系統(tǒng)，但在描述強電子關聯(lián)現(xiàn)象（如化學鍵的斷裂與形成）時會出現(xiàn)顯著誤差。量子計算機理論上能解決這一問題，但其當前仍處于含噪聲中等規(guī)模（NISQ）階段，無法支撐實際科研需求。

簡單來說就是“實驗做不到，計算太復雜”。

如何在超算上實現(xiàn)量子化學模擬？

這次中國科學技術大學研究團隊的核心是突破神經(jīng)網(wǎng)絡量子態(tài)（NNQS）在大規(guī)模電子結(jié)構分析中的瓶頸，實現(xiàn)真實分子尺度的量子模擬，無需依賴未來的量子計算機。

團隊利用神威“Oceanlite”超算，開發(fā)了一個名為數(shù)據(jù)并行NNQS-Transformer框架，在這個框架中主要有三大核心創(chuàng)新。

首先是采用了混合架構設計，研究團隊將Transformer 的注意力機制引入量子波函數(shù)構建，通過動態(tài)捕捉電子間的長程相互作用，解決了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡量子態(tài)（NNQS）在強關聯(lián)系統(tǒng)中的精度不足問題。

其次是使用了分層通信模型，針對神威“Oceanlite”超算采用的 SW26010-Pro CPU，單芯片384核心，整機4100萬核心集群的獨特架構，設計了管理核心（MPE）與計算核心（CPE）的分工體系。管理核心負責節(jié)點間通信，而配備 512 位向量引擎的 CPE 專注于本地量子計算，包括隨機采樣等，顯著提升了數(shù)據(jù)訪問效率。

SW26010 Pro是SW26010的升級版，CPU核心架構從上一代4個核簇升級為6個，每個核簇由一個MPE和64個CPE組成，MPE擁有32KB L1指令緩存、32KB L1數(shù)據(jù)緩存以及512KB L2緩存。每個CPE擁有32KB的L1指令緩存和256KB軟件管理的高速臨時存儲。

最后，團隊在3700萬個CPE核心上進行量子化學模擬計算，在龐大規(guī)模的核心數(shù)量下，通過實時調(diào)整各個核心的任務分配，實現(xiàn)了92%的強擴展性和98%的弱擴展性，即無論是提高問題規(guī)模還是增加超算核心規(guī)模，都能保證系統(tǒng)性能，確保了超大規(guī)模計算中的資源高效利用。

神威超算的SW26010-ProCPU采用本地內(nèi)存而非緩存的設計，原本更適合規(guī)則化的 AI 訓練任務，但量子化學模擬需處理隨機采樣、不規(guī)則局域能量計算，所以還需要針對性改造算法。為適配量子化學的不規(guī)則計算特性，團隊采用Julia語言進行代碼開發(fā)，利用其可移植性和高性能特性，結(jié)合底層優(yōu)化實現(xiàn)了與硬件的無縫對接。

最終，該團隊成功模擬了包含120 個自旋軌道的分子系統(tǒng)，這是目前經(jīng)典超算上規(guī)模最大的 AI 驅(qū)動量子化學計算。

新材料、藥物研發(fā)領域前景廣泛

計算機模擬量子化學的基本目的是理解自然規(guī)律，通過計算機模擬，可以捕捉化學反應中間的 “過渡態(tài)”，解釋實驗無法理解反應本質(zhì)。在實際應用中，通過模擬還原一些自然環(huán)境中產(chǎn)生的化學反應，比如模擬光合作用，電子在葉綠素中的傳遞路徑、過渡態(tài)的能量變化，為人工光合制氫提供理論指導。

而在這個過程中，對微觀現(xiàn)象的模擬對于創(chuàng)造新的材料更是突破性的新模式。在藥物研發(fā)領域，通過計算機模擬藥物分子與疾病靶點，如蛋白質(zhì)、病毒等的量子相互作用，預測 哪種分子能精準結(jié)合靶點、阻斷疾病通路。

在材料領域，通過模擬分子、原子的量子結(jié)構，預測材料的物理化學性質(zhì)，如導電性、催化活性、強度等，再反向設計出符合需求的材料。比如用于研發(fā)更高效的燃料電池催化劑、固態(tài)電池的電解質(zhì)材料等。

寫在最后

從該項研究成果可以看出，超算硬件算力基礎，與軟件生態(tài)系統(tǒng)能力的高度配合同樣重要。目前中國神威“Oceanlite”超算不再參與算力排名，或許也表示國內(nèi)超算的指標，從單純追求硬件參數(shù)，轉(zhuǎn)向了追求科研平臺落地，構建自主的超算生態(tài)。

同時也證明了量子計算機實用化之前，經(jīng)典超算與AI結(jié)合，仍有非常大的潛力可以挖掘。