ИИ и Oceanlite: рекордный прорыв в моделировании квантовой химии
Ученые из Sunway применили ИИ и суперкомпьютер Oceanlite для расчета квантовой химии с 120 спиновыми орбиталями, что стало крупнейшим на сегодняшний день расчетом такого типа на классическом суперкомпьютере. Использование нейросетевых квантовых состояний и оптимизированной архитектуры позволило достичь высокого масштабирования и установить новый стандарт для AI-драйвенных квантово-химических вычислений.
По данным VastData, ученые из Sunway добились прорыва в моделировании квантовой химии, применив ИИ и суперкомпьютер Oceanlite для расчета систем с 120 спиновыми орбиталями. Это крупнейший на сегодняшний день расчет такого типа, выполненный на классическом суперкомпьютере.
Методология: ИИ и квантовые состояния
Квантовые системы требуют учета экспоненциально растущего числа состояний, что делает их недоступными для традиционных суперкомпьютеров. Ученые разработали нейросетевые квантовые состояния (NNQS), которые аппроксимируют волновую функцию молекулы. Алгоритм обучал нейросеть определять вероятные положения электронов, после чего система вычисляла локальную энергию и корректировала предсказания.
Технические особенности: суперкомпьютер Oceanlite
Расчеты проводились на Oceanlite, оснащенном процессорами Sunway SW26010-Pro с поддержкой FP16/FP32/FP64. Архитектура суперкомпьютера, оптимизированная для HPC, позволила создать иерархическую модель коммуникации: управляющие ядра координировали узлы, а 2-ядерные вычислительные элементы (CPE) с 512-битным векторным движком выполняли локальные расчеты. Для балансировки нагрузки применялся динамический алгоритм.
Результаты: рекордное масштабирование
На 37 млн CPE-ядер был достигнут 92% сильного масштабирования и 98% слабого. Это свидетельствует о высокой синхронизации программного обеспечения и аппаратуры. Расчеты с 120 спиновыми орбиталями установили новый стандарт для AI-драйверных квантово-химических вычислений.
Интересно: Сможет ли Oceanlite обеспечить экономическую и энергетическую эффективность для подобных исследований, или требуется дальнейшая оптимизация?
Прорыв в квантовой химии: как ИИ меняет правила игры в HPC
Рост HPC-сегмента и его влияние на технологии
Согласно данным TSMC, спрос на компоненты для высокопроизводительных вычислений (HPC) в третьем квартале 2025 года вырос на 40,8% год к году, обеспечив 57% от общей выручки компании. Это рост напрямую связан с увеличением доли продаж по узлам N3P (23%) и N5-series (37%), включая чипы для центров обработки данных и ускорителей ИИ [!]. Такой тренд подчеркивает, что HPC становится ключевым направлением для глобальных технологических лидеров.
Важный нюанс: рекордные показатели TSMC указывают на масштабирование инфраструктуры, необходимой для сложных вычислений, таких как моделирование квантовой химии. Успех Sunway с суперкомпьютером Oceanlite стал возможен благодаря тому, что современные чипы обеспечивают как вычислительную мощность, так и энергоэффективность, требуемую для масштабных задач.
Синергия между алгоритмами и архитектурой
Достижение Sunway с 92% сильного и 98% слабого масштабирования демонстрирует, что эффективность HPC зависит не только от железа, но и от интеграции алгоритмов и аппаратуры. Например, суперкомпьютер Oceanlite использует процессоры Sunway SW26010-Pro с поддержкой FP16/FP32/FP64, что позволяет оптимизировать вычисления для нейросетевых квантовых состояний (NNQS).
Важный нюанс: рост HPC-сегмента, о котором сообщила TSMC, может ускорить развитие таких интеграций. Компании, которые инвестируют в HPC, получают возможность тестировать новые алгоритмы на более мощных чипах, что, в свою очередь, открывает возможности для прорывов в смежных областях, включая квантовую химию.
Будущее HPC и квантовые вычисления
Парадокс прогресса в HPC заключается в том, что классические суперкомпьютеры, усиленные ИИ, временно выигрывают гонку, но квантовые технологии могут обойти их в ближайшие 5-10 лет. Однако рост спроса на HPC-компоненты, как показывает TSMC, создает инерцию для развития классических решений.
Важный нюанс: для России, где квантовые вычисления развиваются в рамках национальных проектов, этот тренд требует гибкости. Инвестиции в HPC могут служить переходным этапом, позволяя накопить опыт в алгоритмах, которые в будущем будут адаптированы для квантовых архитектур.
Экономика и доступность HPC-ресурсов
Рекордные 37 млн CPE-ядер, использованных Sunway, поднимают вопросы о рентабельности подобных экспериментов. В то же время рост HPC-сегмента, как показывает TSMC, снижает затраты на 30-40% за счет оптимизации времени вычислений.
Для малых исследовательских групп доступ к таким ресурсам остается проблемой. В России, где HPC-инфраструктура сосредоточена в государственных проектах, актуальны решения вроде облачных вычислений. Это позволяет сократить барьеры для входа в сегмент, не теряя при этом эффективности масштабных расчетов.
Вывод: рост HPC-сегмента, подтвержденный данными TSMC, и прорыв Sunway в квантовой химии демонстрируют, что ИИ становится катализатором в переходе от классических к квантовым вычислениям. Ключевая задача — создать алгоритмы, которые будут работать на обеих архитектурах, обеспечивая непрерывность инноваций.
