Las unidades de procesamiento de gráficos avanzadas permiten una velocidad sin precedentes en los cálculos de estructuras electrónicas

Una colaboración reciente entre investigadores del Centro de Investigación de Física Wigner HUN-REN en Hungría y el Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico del Departamento de Energía, junto con los colaboradores de la industria SandboxAQ y NVIDIA, ha logrado una velocidad y un rendimiento sin precedentes en los esfuerzos por modelar moléculas complejas que contienen metales.

La colaboración dio como resultado una mejora de rendimiento 2,5 veces mayor que los cálculos anteriores de la unidad de procesamiento de gráficos (GPU) de NVIDIA y una aceleración 80 veces mayor en comparación con cálculos similares que utilizan métodos de unidad central de procesamiento (CPU). El estudio de investigación, recientemente publicado en el Revista de teoría química y computaciónestablece un nuevo punto de referencia para los cálculos de estructuras electrónicas.

Acelerando el modelado molecular

Los esfuerzos del equipo de investigación han permitido cálculos sin precedentes para sistemas bioquímicos complejos, que incluyen metaloenzimas de metales de transición. Estos catalizadores que contienen metales son cruciales en numerosos procesos industriales y biológicos y desempeñan un papel esencial para facilitar las reacciones químicas.

Estos motores de conversión de energía son vitales para muchas industrias, incluidas la medicina, la energía y los productos de consumo. Aceleran las reacciones químicas, reduciendo la energía necesaria y haciendo que los procesos sean más eficientes y sostenibles. Comprender y optimizar estos catalizadores es esencial para abordar desafíos globales, como la producción de energía limpia y la sostenibilidad ambiental.

«Cuando tienes uno o más metales en tu sistema, entonces tienes muchos estados electrónicos que tienen una energía muy similar, pero se comportan de manera diferente, y por eso es muy importante asegurarte de describirlos con precisión», dijo Sotiris Xantheas. , miembro del laboratorio del PNNL, coautor del estudio de investigación y físico químico que dirige el Centro de métodos escalables y predictivos para la excitación y fenómenos correlacionados (SPEC), así como el Instituto de Química Teórica y Computacional del PNNL.

Cálculos de química cuántica altamente correlacionados

Los avances recientes han sido posibles gracias a la reunión de expertos académicos y de la industria con experiencia en el desarrollo de algoritmos de estado de redes tensoriales y computación de alto rendimiento, liderados por Örs Legeza, co-PI del proyecto SPEC, y su grupo en HUN- El Centro de Investigación de Física REN Wigner, en Hungría, trabaja con el equipo de científicos de SandboxAQ, dirigido por el coautor Martin Ganahl, para realizar cálculos de química cuántica en GPU NVIDIA.

Las diversas contribuciones del equipo subrayan la importancia de la colaboración y apuntan a un futuro emocionante para el campo impulsado por GPU. Por ejemplo, este trabajo implementó ab initio el método Density Matrix Renormalization Group, que describe las propiedades físicas de estructuras electrónicas grandes y complejas en todas las GPU dentro de un solo nodo por primera vez.

El objetivo de la investigación era lograr soluciones eficientes y precisas a la ecuación de Schrödinger de muchos cuerpos. Estos algoritmos son cruciales para comprender las estructuras electrónicas de moléculas y materiales y requieren potencia computacional que solo está disponible en unos pocos sistemas informáticos en todo el mundo.

La experiencia colectiva del grupo y los recursos compartidos han ayudado a ampliar los límites de la química cuántica, permitiendo una rápida iteración y refinamiento en el estudio de sistemas químicos complejos altamente correlacionados. El proyecto ilustra el potencial de los cálculos a gran escala para revolucionar la forma en que los científicos abordan los complejos problemas de la química cuántica.

«Con el avance del hardware computacional y la extensión a múltiples GPU, se espera que las arquitecturas de múltiples nodos permitan cálculos aún más completos más allá de las capacidades actuales», dijo Legeza, quien también ocupa un puesto como investigador en el Instituto de Estudios Avanzados de la Universidad Técnica de Munich.

«La colaboración en curso tiene como objetivo adoptar cálculos acelerados por GPU a gran escala, mejorando aún más la eficiencia y precisión de los cálculos de química cuántica, utilizando desarrollos de hardware aún más recientes».

Como se señala en el estudio publicado, los químicos actuales confían en gran medida en su intuición porque los cálculos rápidos y muy precisos a menudo son inalcanzables. La capacidad de iterar rápidamente sobre diferentes opciones de grandes espacios activos permite una búsqueda más sistemática. Se espera que los marcos informáticos GPU actuales, combinados con la física guiada por IA y nuevos métodos para generar datos de entrenamiento para grandes modelos cuantitativos de aprendizaje automático, contribuyan a aplicaciones en energía, sostenibilidad y salud.

«La combinación del hardware de última generación de NVIDIA con técnicas de simulación de vanguardia, como algoritmos de redes tensoriales para la química cuántica, tiene el potencial de desbloquear un campo de descubrimiento completamente nuevo», afirmó Ganahl.