Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing GPU-acceleration in the Python-based Simulations of Chemistry Framework

論文の概要: Enhancing GPU-acceleration in the Python-based Simulations of Chemistry Framework

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09452v2
Date: Mon, 22 Jul 2024 18:02:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-24 22:33:53.609643
Title: Enhancing GPU-acceleration in the Python-based Simulations of Chemistry Framework
Title（参考訳）: Pythonベースの化学フレームワークシミュレーションにおけるGPUアクセラレーションの強化
Authors: Xiaojie Wu, Qiming Sun, Zhichen Pu, Tianze Zheng, Wenzhi Ma, Wen Yan, Xia Yu, Zhengxiao Wu, Mian Huo, Xiang Li, Weiluo Ren, Sheng Gong, Yumin Zhang, Weihao Gao,
Abstract要約: 我々は、既存のオープンソースGPU4PySCFプロジェクトへの産業利害関係者として、当社の貢献を説明します。我々は、密度汎関数理論(DFT)を含む他のPySCF機能にGPUアクセラレーションを統合した。 GPU4PySCFは32コアのCPUノード上で30倍のスピードアップを実現し、ほとんどのDFTタスクで約90%のコスト削減を実現している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4347138500286665
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We describe our contribution as industrial stakeholders to the existing open-source GPU4PySCF project (https: //github.com/pyscf/gpu4pyscf), a GPU-accelerated Python quantum chemistry package. We have integrated GPU acceleration into other PySCF functionality including Density Functional Theory (DFT), geometry optimization, frequency analysis, solvent models, and density fitting technique. Through these contributions, GPU4PySCF v1.0 can now be regarded as a fully functional and industrially relevant platform which we demonstrate in this work through a range of tests. When performing DFT calculations on modern GPU platforms, GPU4PySCF delivers 30 times speedup over a 32-core CPU node, resulting in approximately 90% cost savings for most DFT tasks. The performance advantages and productivity improvements have been found in multiple industrial applications, such as generating potential energy surfaces, analyzing molecular properties, calculating solvation free energy, identifying chemical reactions in lithium-ion batteries, and accelerating neural-network methods. With the improved design that makes it easy to integrate with the Python and PySCF ecosystem, GPU4PySCF is natural choice that we can now recommend for many industrial quantum chemistry applications.
Abstract（参考訳）: 我々は、GPUを加速するPython量子化学パッケージである既存のオープンソースGPU4PySCFプロジェクト(https: //github.com/pyscf/gpu4pyscf)への産業的利害関係者として、私たちの貢献を述べています。我々はGPUアクセラレーションを、密度汎関数理論(DFT)、幾何最適化、周波数解析、溶媒モデル、密度適合技術を含む他のPySCF機能に統合した。これらのコントリビューションを通じて、GPU4PySCF v1.0は、さまざまなテストを通じてこの研究を実演する、完全に機能的で産業的に関係のあるプラットフォームとみなすことができる。最新のGPUプラットフォームでDFT計算を行う場合、GPU4PySCFは32コアのCPUノード上で30倍のスピードアップを実現し、ほとんどのDFTタスクで約90%のコスト削減を実現している。性能上の利点と生産性の向上は、ポテンシャルエネルギー表面の生成、分子特性の分析、溶解自由エネルギーの計算、リチウムイオン電池の化学反応の同定、ニューラルネットワークの高速化など、複数の産業用途で見出されている。 PythonとPySCFのエコシステムとの統合を容易にする設計の改善により、GPU4PySCFは自然選択となり、多くの産業量子化学アプリケーションに推奨できるようになりました。

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