《北大数学科学学院院友王涵、林霖及合作者研究成果获戈登贝尔奖》

  • 来源专题:科技大数据监测服务平台
  • 编译者: zhoujie
  • 发布时间:2020-11-23
  • 当地时间2020年11月19日下午,在全球高性能计算、网络、存储和分析大会上,由北大数学院友王涵、林霖及其合作者共同推动完成的工作成果—“Pushing the limit of molecular dynamics with ab initio accuracy to 100 million atoms with machine learning”获得国际高性能计算应用领域最高奖—戈登贝尔奖(ACM Gordon Bell Prize)。

    此项成果结合分子建模、机器学习和高性能计算(HPC)相关方法,将具有从头算精度的分子动力学模拟的极限推至1亿个原子规模。通过在美国summit超级计算机上运行,模拟测试分别实现了双精度91 PFLOPS、混合单精度162 PFLOPS和混合半精度275 PFLOPS的峰值性能。在此项成果中,物理模型+人工智能+高性能计算开启了全新的研究范式,有效解决了物理建模精度和计算效率难以兼顾的困境,有望将来助力解决更多的科学计算和生产实践中的难题,并推动诞生新的算法、新的软件、新的高性能优化任务,甚至是新的软硬件协同设计需求。

    该成果由北大数学院友王涵、林霖与中国科学院计算技术研究所贾伟乐副研究员,北京大学应用物理与技术研究中心陈默涵研究员及其研究生路登辉,普林斯顿大学的张林峰博士、Roberto Car教授和鄂维南院士共同合作完成。相关论文链接:https://arxiv.org/abs/2005.00223。北京大学数学科学学院杨超教授及其合作者于2016年凭借"千万核可扩展大气动力学全隐式模拟"研究成果获得该奖项,成为首支获该奖的中国团队。

    王涵2002年进入北京大学数学科学学院学习,2006年获学士学位,2011年获博士学位,师从张平文院士。现为北京应用物理与计算数学研究所副研究员。主要研究兴趣为分子模拟中的多尺度建模与计算方法,以及基于深度学习的分子建模。曾获中国数学会计算数学分会第五届青年创新奖。

    王涵

    林霖2003年进入北京大学数学科学学院学习,2007年获学士学位,2011年于普林斯顿大学获应用数学博士学位。现为美国加利福尼亚大学伯克利分校数学系副教授,并担任劳伦斯伯克利国家实验室计算科学部研究员。长期从事数值分析、计算量子化学、计算材料科学、多尺度建模和并行计算等方面的研究。曾获2015年斯隆研究奖,2017年SIAM计算科学与工程(CSE)早期职业奖(首届)等。

    林霖

    戈登贝尔奖设立于1987年,由美国计算机协会(ACM)于每年11月颁发,旨在奖励时代前沿的并行计算研究成果,特别是高性能计算创新应用的杰出成就,被誉为国际高性能计算应用领域最高奖。

    来源:北京大学 北京大学数学科学学院 戈登贝尔奖官网

  • 原文来源:https://awards.acm.org/bell
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    • 据美国计算机协会(ACM)消息,美国东部时间11月19日,高性能计算领域备受瞩目的戈登·贝尔奖出炉。 ACM将本年度的该奖项颁给了一支由中美科学家组成的研究团队,他们因“结合分子建模、机器学习和高性能计算相关方法,将具有从头算精度的分子动力学模拟的极限提升至1亿个原子规模”获奖。 他们分别是来自加州大学伯克利分校的贾伟乐和林霖、北京应用物理和计算数学研究所副研究员王涵、北京大学应用物理与技术研究中心研究员陈默涵及其研究生路登辉、普林斯顿大学张林峰博士以及该校教授鄂维南、罗伯托·卡尔。值得一提的是,获奖的8人团队中,有7张中国面孔。 该团队在论文摘要中写道:“这项工作的巨大成就在于,它为从头开始准确地模拟前所未有的大小和时间尺度打开了大门,对于更好地集成机器学习和物理建模的下一代超级计算机也提出了新的挑战。” 分子动力学是一种计算机模拟实验方法,可以分析原子和分子在固定时间段内如何移动和相互作用。从头算分子动力学(AIMD)是一种与标准分子动力学略有不同的方法,它在模拟过程中可计算原子间相互作用力。 AIMD的精确度使其成为科学家的首选模拟方法,然而,该方法需要更多的计算,因此仅限于研究最大具有数千个原子的小型系统。 “从2006年到2019年,顶级超算的峰值性能提高了500倍以上,但科学家描述原子在体系中演化过程的工作,可求解的规模体系仅增加了11倍。根据这一规律估计,人们必须再等60多年才能用AIMD模拟一个具有1亿个原子的体系。”张林峰在报告中说道,“这正是机器学习的用武之地。” 张林峰介绍说,使用人工智能技术来拟合基于密度函数理论方法产生的原子间相互作用力,通过线性标度的计算开销将求解的时间和体系规模提高了几个数量级,“从而避免了数十年的等待时间”。 该团队将这一工作在美国超算Summit机器上全机运行,模拟分别实现了双精度91PFlops、混合单精度162PFlops和混合半精度275PFlops的峰值性能。“我们相信,这是第一个将高性能计算、人工智能和物理模型融为一体的工作,它将开辟新的计算范式。”张林峰说。 对于该团队在戈登·贝尔奖竞争中的胜出,ACM评价道,基于深度学习的分子动力学模拟通过机器学习和大规模并行的方法,将精确的物理建模带入了更大尺度的材料模拟中,有望在将来为力学、化学、材料、生物乃至工程领域解决实际问题(如大分子药物开发)发挥更大作用。 《中国科学报》 (2020-11-23 第4版 综合 原题为《中美合作团队摘得2020年戈登·贝尔奖》)
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