NVIDIA tăng tốc mô phỏng vật liệu bằng Tensor Core mà vẫn gần độ chính xác FP32
NVIDIA cho biết các kỹ thuật Tensor Core độ chính xác thấp có thể tăng tốc mô hình thế tương tác nguyên tử bằng máy học mà vẫn giữ hành vi gần với FP32, chuẩn số thực dấu phẩy động 32-bit. Trên GPU Blackwell, phương pháp BF16x9 tăng tốc các phép nhân ma trận lớn trong Point Edge Transformer (PET) 2,2–2,5 lần với hệ 17.280 nguyên tử và 1,2–1,4 lần với hệ 192 nguyên tử. Trên GPU Ampere, TF32x3 giúp các phép nhân ma trận chính nhanh hơn 1,7–1,9 lần và toàn bộ bước động lực học phân tử nhanh hơn tới 1,5 lần, trong khi sai số lực vẫn gần mức FP32. Các kỹ thuật này tách giá trị FP32 thành những thành phần có độ chính xác thấp hơn, thực hiện nhiều phép nhân trên Tensor Core nhanh hơn rồi cộng dồn lại bằng FP32, không cần huấn luyện lại hay thay đổi kiến trúc mô hình. NVIDIA cho biết TF32x3 giữ được độ trơn của thế năng và tính bảo toàn năng lượng trong mô phỏng NVE, trong khi cách dùng TF32 một lần gây hiện tượng trôi năng lượng và quỹ đạo gồ ghề; trong bài kiểm tra thư giãn cấu trúc hợp kim Cantor 539 nguyên tử, TF32x3 hội tụ sau 218–222 bước, còn TF32 một lần không đạt ngưỡng lực sau 1.000 bước. Kết quả cho thấy các nhà nghiên cứu có thể chạy mô phỏng nguyên tử lớn hơn hoặc lâu hơn trong thời gian ngắn hơn, nhưng mỗi bài toán vẫn cần được kiểm chứng toàn quy trình vì sai số số học nhỏ có thể tích lũy qua nhiều bước mô phỏng.
Các nhà nghiên cứu vật liệu, hóa học tính toán và phát triển mô hình MLIP có thể thử BF16x9 trên GPU NVIDIA Blackwell hoặc TF32x3 trên GPU Ampere để tăng tốc mô phỏng mà không phải huấn luyện lại mô hình. Tuy nhiên, cần kiểm tra độ chính xác và độ ổn định trên toàn bộ quy trình mô phỏng trước khi dùng cho kết quả khoa học quan trọng.
Đọc bài gốc