- NvidiaのBlackwell GPUを用いた量子化学シミュレーションの精度が向上。
- AI最適化されたハードウェアが科学シミュレーションに応用される。
- 従来の高精度計算に匹敵する結果を達成。
SandboxAQとNvidiaの新たな共同研究が、AIハードウェアを利用した科学の分野での進展を示している。
最新の研究では、混合精度演算を用い、従来は極端な数値精度を要求される量子化学シミュレーションがNvidiaのBlackwell GPU上で正確に実行可能であることを実証した。
この研究は、PNNLやハンガリーのウィグナー物理学研究センターの研究者も参加している。
従来、AI最適化されたハードウェアは機械学習のために設計されていたが、シミュレーションタスクへの応用は簡単ではなかった。
研究者はFP64エミュレーション技術を用いることで、低精度計算からダブル精度の精度を再構築する手法を開発した。
これにより、Blackwellのテンソルコアを利用して64ビット数値が迅速に処理され、元の計算に近い精度を達成する。
複雑な分子系に対するテストも行われており、FeMocoなどのモデルが成功裏に再現されている。
Density Matrix Renormalization Group（DMRG）法により、量子波動関数をテンソルのネットワークとして表現し、GPUでの計算性能を最大限に引き出した。
研究者たちは、GPUの稼働率が90％から95％に達するという結果を出しており、これが量子化学計算においても有効であることを示している。
この成果はAIと高性能計算（HPC）の融合を示し、AIの進展が科学シミュレーションにも波及している。
NvidiaはAIの科学への応用に対する関心を高めており、この共同研究はその一環とされる。
今後の課題は、さらに多くの分子システムへの応用と、近い将来に向けたアルゴリズムの安定性向上と効率化である。
えっと、これってさ、AIで計算するようになったら、どんなメリットがあるの?
それと、これからの科学ってどんどん変わっていくの?
AIを使うことで、計算がより速く、正確に行えるようになりますし、
複雑な分子のシミュレーションも可能になります。
これからの科学は、AIとハードウェアの利用により、
進化していくと思いますよ。
最近の研究が示すように、NvidiaのBlackwell GPUを活用した量子化学シミュレーションは、従来の高精度計算に匹敵する結果を得たことが大きな特徴です。
この研究では、混合精度演算を採用し、AI最適化されたハードウェアを用いて、複雑な分子系のシミュレーションが行われました。
そして、FP64エミュレーション技術を利用することで、低精度計算から高精度な結果を再構築する手法が開発されたのです。
実際、GPUの稼働率が90％から95％に達した結果も得ており、これが科学シミュレーションの分野にもプラスの影響を及ぼしています。
アルゴリズムの安定性向上や効率化も課題として挙げられていますが、AIと高性能計算の融合は、今後の科学において重要な役割を果たしていくでしょう。
これにより、計算のスピードや精度が飛躍的に向上し、科学研究の新たな展開が期待されます。
