北京2022年2月15日电/美通社2022 ASC世界大学生超级计算机竞赛已进入初赛阶段。来自五大洲的300多支队伍正在争夺最后的席位，他们将挑战一个前沿应用——机器学习分子动力学DeePMD——kit训练优化。本次大赛将引导大学生进行一次人工智能+科研+高性能计算的前沿探索。
MD、AI+科学+HPC的新范式
分子动力学是一门综合了物理、数学、化学等学科的综合技术。其基本原理是通过牛顿经典力学计算出一个物理系统中每个原子的运动轨迹，然后利用一定的统计方法计算出该系统的力学、热力学和动力学性质。现在最流行的抗新冠肺炎疗法和疫苗研究就是分子动力学的典型应用场景。
在过去的三十年中，分子动力学研究主要使用AIMD模拟方法来分析原子和分子在固定时间段内如何运动和相互作用。但这种方法只能研究皮秒时间尺度的几千、几万个原子和小系统，在复杂化学反应、电化学电池、纳米晶材料和辐射损伤的模拟方面很难有所突破。
以机器学习和深度学习为代表的人工智能成为分子动力学研究的突破口。人工智能+科研+高性能计算，意味着AI的复杂数据处理能力、科学第一原理和HPC的超强计算能力的结合。其代表成果是机器学习的分子动力学应用DeePMD-kit，于2020年获得戈登·贝尔奖。
MD-Kit成功推动了分子动力学的跨越式发展，高性能计算的加入将不断释放机器学习分子动力学的潜力。MD-Kit每天可以模拟1亿个原子超过1纳秒的运动轨迹，在超级计算机的顶点达到了双精度91P的峰值性能，求解时间比之前的基线水平快了1000倍以上。可以说，DeePMD-kit的出现定义了AI+科学+HPC的新范式。
MD竞赛专家、戈登·贝尔奖获得者之一、神石科技首席科学家张表示:“AI+Science+HPC的结合具有非常广阔的应用前景，其中AI具有处理复杂数据和表达高维、非线性函数的能力。这些能力融入科学计算和高性能计算，形成新的范式，大大提高了科学计算模拟现实世界的能力。”
跨学科碰撞，ASC22挑战DeePMD优化
作为AI+Science+HPC范式的代表，DeePMD以原子之间的相互作用和量子力学精确求解的解为数据，然后用AI表达这类原子之间所谓的势能链、能量和力，并进一步进行模型训练，使得分子动力学的模拟工具具有量子力学的精度，但可以比量子力学的求解快几个数量级。
AI+科学+HPC应用前景广阔。张表示，“DeePMD不仅树立了高性能计算的新范式，还被广泛应用于许多实际科学研究过程中。在过去的几年里，物理、化学、材料、天文、地质等学科都在使用DeePMD进行前沿科学探索，包括物质的相图和复杂的化学反应。”
在这个过程中，AI+Science+HPC的新范式也为底层支撑带来了很多新的需求和挑战，比如高性能硬件规模化后的调度优化，这也是DeePMD考试的重点。参与者需要使用DeePMD-kit在给定的数据集上训练DeePMD模型，并对训练过程进行改进和分析，通过高性能优化提高训练速度。在这个过程中，参赛大学生可以对DeePMD-kit的建模过程和AI+Science+HPC的新范式有一个直观的了解。
对于AI+Science+HPC新范式的本质需求，张认为是人才和生态。因为新范式需要HPC、科学计算、AI等不同学科的人才充分“碰撞”产生“化学反应”，而这有赖于创新生态的建立。他希望通过ASC大赛主办方、协办方和参赛选手的积极参与，有效推动AI+Science+HPC人才培养和生态建设。
ASC世界大学生超级计算竞赛由中国主办，得到亚洲、欧洲和美洲相关专家和机构的支持。旨在通过竞赛平台促进国家和地区间超级计算青年人才的交流和培养，提高超级计算应用水平和RD能力，充分发挥超级计算技术驱动力，促进技术和产业创新。ASC超级计算大赛迄今已举办至第十届，吸引了来自世界各地的万余名大学生参加。这是世界上最大的超级计算竞赛。ASC22有来自世界各地的300多支大学队伍参加比赛。初赛选出的队伍将参加5月7日至11日在合肥中国科学技术大学举行的决赛。
