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摘要
[目的]科学智能(AI for Science)方法正在深刻地改变当前科学计算的格局。其融合了物理模型、人工智能与高性能计算,针对传统科学计算中的高维问题,通过数据拟合的方式实现成量级的增加高精度科学计算问题的时间和空间尺度,正在推动一场科研范式的变革。[方法]本文针对第一性原理精度的分子动力学,提出一种HPC+AI驱动的科学智能计算平台,针对科学智能在工作流上带来的变化与挑战,从科学数据的生成与数据集制备、构型空间探索与训练样本标注、科学智能模型的高效训练及大规模高效推理等四个方面阐述构建科学智能计算平台的关键技术与流程。[结果]本文所提出的计算平台在整合科学智能计算工作流的基础上,针对HPC+AI驱动的第一性原理精度分子动力学这一典型应用,提出了基于卡尔曼滤波的主动学习策略;改进了拟二阶AI模型训练方法,实现训练时间从天到分钟级的加速;利用五阶多项式AI模型压缩技术实现在同等硬件条件下模型推理的体系规模提高1个数量级,到解时间提高3-9倍。[结论]通过上述工作的整合,形成一套可用于第一性原理精度分子动力学计算的科学智能计算平台。[局限与展望]科学智能计算方法与工作流仍处于蓬勃发展阶段,在高精度数据、更通用AI模型和高效的计算方法等方面仍面临巨大的挑战,也将成为本文工作在未来的重要探索方向。
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