2021年12月9日，中國北京—— 深勢科技今日宣布已經(jīng)完成分子動力學(xué)模擬軟件DeePMD-kit向Graphcore（擬未）IPU硬件的遷移，表示IPU已經(jīng)正式支持DeePMD-kit這一榮獲戈登貝爾獎的前沿分子動力學(xué)模型，自此，研究者可以在IPU上進(jìn)行分子動力學(xué)應(yīng)用和材料模擬的探索。深勢科技和Graphcore將基于IPU，繼續(xù)發(fā)掘AI在科學(xué)計算上的潛力，共同探索基于分子動力學(xué)模擬的科學(xué)計算、藥物設(shè)計、材料設(shè)計和新型能源等場景。目前，開發(fā)者已經(jīng)可以在Graphcore的GitHub中獲取基于IPU硬件遷移完成的DeePMD-kit。

AI賦能HPC：DeePMD-kit為分子動力學(xué)模擬帶來顛覆性革新

DeePMD-kit是深度勢能分子動力學(xué)的開源項(xiàng)目。分子動力學(xué)是一套分子模擬方法，該方法主要依靠牛頓力學(xué)來模擬分子體系的運(yùn)動。分子動力學(xué)在微觀世界模擬中起著承載作用，在物理、化學(xué)、生物、材料科學(xué)以及力學(xué)等領(lǐng)域都有著非常重要的應(yīng)用。

長期以來，傳統(tǒng)的分子動力學(xué)面臨著一種“快而不準(zhǔn)”和“準(zhǔn)而不快”的難題。分子動力學(xué)的關(guān)鍵在于通過構(gòu)建勢函數(shù)以精準(zhǔn)刻畫體系中原子的受力情況。勢函數(shù)構(gòu)建通常有兩類方法，一種是經(jīng)驗(yàn)力場，即用經(jīng)驗(yàn)參數(shù)擬合原子之間的受力，主要擬合的對象是實(shí)驗(yàn)。這類方法的計算簡單，擴(kuò)展性佳，能模擬很大的尺度。但構(gòu)建勢函數(shù)的過程較長，需要花費(fèi)大量時間和精力，并且擴(kuò)展性不好，每加入一個新體系都需要重新構(gòu)建勢函數(shù)；另一類方法則從量子力學(xué)出發(fā)，基于量子力學(xué)進(jìn)行適當(dāng)簡化，應(yīng)用密度泛函理論和第一性原理刻畫原子受力。這類方法精確，但是可以處理的原子體系通常比較小。

而深勢科技成功將DeePMD-kit進(jìn)行了并行化，首次實(shí)現(xiàn)了具有AIMD精度的第一性原理分子動力學(xué)模擬的商業(yè)與原子規(guī)模的應(yīng)用，為分子動力學(xué)提供了革命性的高性能解決方案，正是由于其極具創(chuàng)新性，深勢科技的這一項(xiàng)目在2020年獲得了全球計算機(jī)高性能計算領(lǐng)域的最高獎項(xiàng)戈登貝爾獎。

“IPU硬件以及Poplar SDK環(huán)境很適合進(jìn)行分子動力學(xué)模擬。我們和Graphcore共同對框架和算法進(jìn)行了定制化優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)了DeePMD-kit遷移至IPU硬件。整個遷移過程非常成功，所有DeePMD-kit推理相關(guān)的功能均能成功部署到IPU硬件上，性能得到了提升，從而實(shí)現(xiàn)在IPU上進(jìn)行分子動力學(xué)的應(yīng)用和材料模擬。”深勢科技算法研究員路登輝說道。

IPU將先進(jìn)的AI能力輸入到分子動力學(xué)

IPU（智能處理器）是Graphcore公司為機(jī)器智能工作負(fù)載從零設(shè)計的處理器，此次深勢科技將分子維度的微觀世界部署至IPU上，將先進(jìn)的AI方法和硬件帶入到分子動力學(xué)這一傳統(tǒng)科學(xué)計算領(lǐng)域，這是一次意義非凡的探索，科學(xué)計算的邊界再次被推遠(yuǎn)，更多潛能在AI的撬動下被激發(fā)。

深勢科技選擇IPU進(jìn)行分子動力學(xué)任務(wù)遷移和模擬，原因在于IPU在硬件、軟件以及遷移成本上都有顯著優(yōu)勢。在硬件上，IPU硬件比較適合分子動力學(xué)模擬發(fā)展，尤其是可以提供良好的節(jié)點(diǎn)間通信?！按舜魏虶raphcore公司合作，是我們向Multi-device硬件擴(kuò)張上的一個積極探索，我們發(fā)現(xiàn)，IPU相較于傳統(tǒng)的AI芯片，對于分子動力學(xué)模擬具有特殊的加速效果。”路登輝表示。

Poplar軟件助力分子動力學(xué)模型輕松轉(zhuǎn)移至IPU

軟件上，Graphcore Poplar SDK良好的易用性非常適合進(jìn)行分子動力學(xué)模擬，開發(fā)者將DeePMD-kit轉(zhuǎn)移到IPU的過程非常輕松快速，軟件遷移成本低。

“在發(fā)現(xiàn)IPU架構(gòu)天然適用于分子動力學(xué)之后，我們開始憂慮我們的模型任務(wù)是否可以平滑轉(zhuǎn)移至IPU上，結(jié)果在合作的早期，我們兩個實(shí)習(xí)生利用暑假閑余時間便在IPU上將DeePMD-kit運(yùn)行了起來?！鄙顒菘萍妓惴ㄑ芯繂T路登輝表示，“把DeePMD-kit的算法任務(wù)從GPU轉(zhuǎn)移到IPU，就像一個工程師從C++換到Python進(jìn)行編程，這個過程很美妙?！?/p>

總結(jié)來說，Graphcore與深勢科技合作的意義在于，建立了在IPU上實(shí)施分子動力學(xué)模擬軟件的技術(shù)訣竅，也證明了IPU和Poplar SDK優(yōu)秀的通用性。同時也豐富了DeePMD-kit的硬件平臺多樣性，為科學(xué)計算、藥物設(shè)計、材料設(shè)計等基于分子動力學(xué)模擬的應(yīng)用場景提供了更多可能性，也為通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式賦能傳統(tǒng)物理應(yīng)用提供了更多可能性。

深勢科技首席科學(xué)家張林峰表示：“實(shí)踐證明，Graphcore的IPU硬件以及相應(yīng)的SDK環(huán)境非常適合分子動力學(xué)模擬，從整個開源社區(qū)發(fā)展的角度來說，這也是一次有益的嘗試和探索。此次成功向IPU的遷移僅僅是一個開始。無論是從IPU硬件和Poplar軟件屬性上來說，還是從DeePMD-kit本身方法的算法上來說，IPU都很有優(yōu)勢，并且仍有相當(dāng)程度的潛力可以發(fā)掘。未來我們會繼續(xù)和Graphcore在硬件以及軟件算法、適配、協(xié)作上進(jìn)行更多的探索，更好地推動DeepModeling開源社區(qū)的發(fā)展?！?/p>

Graphcore大中華區(qū)總裁兼全球首席營收官盧濤表示：“Graphcore IPU面向下一代機(jī)器智能，和Poplar SDK共同設(shè)計，創(chuàng)新的架構(gòu)和軟件棧使得它能夠快捷地跨領(lǐng)域遷移。Graphcore對DeePMD-kit的支持是Graphcore在全方位業(yè)務(wù)場景落地的又一個里程碑，也是Graphcore和合作伙伴共同建設(shè)繁榮社區(qū)的實(shí)踐之一。Graphcore將和包括深勢科技在內(nèi)的合作伙伴繼續(xù)深化合作，共同推進(jìn)應(yīng)用落地，持續(xù)觸發(fā)創(chuàng)新?！?/p>