論文の概要: Scalable Training of Trustworthy and Energy-Efficient Predictive Graph Foundation Models for Atomistic Materials Modeling: A Case Study with HydraGNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12909v4
• Date: Fri, 01 Nov 2024 17:09:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:32:00.583225
• Title: Scalable Training of Trustworthy and Energy-Efficient Predictive Graph Foundation Models for Atomistic Materials Modeling: A Case Study with HydraGNN
• Title（参考訳）: 原子性物質モデリングのための信頼性・エネルギー効率の高い予測グラフ基礎モデルのスケーラブルトレーニング:HydraGNNによる事例研究
• Authors: Massimiliano Lupo Pasini, Jong Youl Choi, Kshitij Mehta, Pei Zhang, David Rogers, Jonghyun Bae, Khaled Z. Ibrahim, Ashwin M. Aji, Karl W. Schulz, Jorda Polo, Prasanna Balaprakash,
• Abstract要約: 我々はHydraGNNを用いて、スケーラブルで信頼性があり、エネルギー効率の高い予測グラフ基盤モデル(GFM)を開発し、訓練する。 HydraGNNは、トレーニングスケールとデータの多様性の両方において、グラフニューラルネットワーク(GNN)計算の境界を拡張する。 GFMはマルチタスク学習(MTL)を用いて、原子構造体のグラフレベルとノードレベルの特性を同時に学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.386946356430465
• License:
• Abstract: We present our work on developing and training scalable, trustworthy, and energy-efficient predictive graph foundation models (GFMs) using HydraGNN, a multi-headed graph convolutional neural network architecture. HydraGNN expands the boundaries of graph neural network (GNN) computations in both training scale and data diversity. It abstracts over message passing algorithms, allowing both reproduction of and comparison across algorithmic innovations that define nearest-neighbor convolution in GNNs. This work discusses a series of optimizations that have allowed scaling up the GFMs training to tens of thousands of GPUs on datasets consisting of hundreds of millions of graphs. Our GFMs use multi-task learning (MTL) to simultaneously learn graph-level and node-level properties of atomistic structures, such as energy and atomic forces. Using over 154 million atomistic structures for training, we illustrate the performance of our approach along with the lessons learned on two state-of-the-art United States Department of Energy (US-DOE) supercomputers, namely the Perlmutter petascale system at the National Energy Research Scientific Computing Center and the Frontier exascale system at Oak Ridge Leadership Computing Facility. The HydraGNN architecture enables the GFM to achieve near-linear strong scaling performance using more than 2,000 GPUs on Perlmutter and 16,000 GPUs on Frontier.
• Abstract（参考訳）: 我々は,マルチヘッドグラフ畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャであるHydraGNNを用いて,スケーラブルで信頼性の高い,エネルギー効率の高い予測グラフ基盤モデル(GFMs)の開発とトレーニングを行う。 HydraGNNは、トレーニングスケールとデータの多様性の両方において、グラフニューラルネットワーク(GNN)計算の境界を拡張する。 メッセージパッシングアルゴリズムを抽象化し、GNNの最も近い隣り合う畳み込みを定義するアルゴリズムの革新を再現および比較できる。 この研究は、GFMのトレーニングを数億のグラフからなるデータセット上で数万のGPUにスケールアップすることを可能にする一連の最適化について論じる。 GFMはマルチタスク学習(MTL)を用いて、エネルギーや原子力などの原子構造におけるグラフレベルとノードレベルの特性を同時に学習する。 トレーニングに1億5400万以上の原子構造を用いると、米国エネルギー省(US-DOE)の2つのスーパーコンピュータ、すなわち米国エネルギー科学科学コンピューティングセンターのペルマッター・ペタスケール・システムとオークリッジリーダーシップコンピューティング施設のフロンティア・エクタスケール・システムで学んだ教訓とともに、我々のアプローチのパフォーマンスについて説明する。 HydraGNNアーキテクチャにより、GFMは、Perlmutter上の2,000GPUとFrontier上の16,000GPUを使用して、ほぼ直線的な強力なスケーリングパフォーマンスを達成することができる。

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