論文の概要: ByteQC: GPU-Accelerated Quantum Chemistry Package for Large-Scale Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17963v1
- Date: Tue, 25 Feb 2025 08:37:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-26 15:20:43.734811
- Title: ByteQC: GPU-Accelerated Quantum Chemistry Package for Large-Scale Systems
- Title（参考訳）: ByteQC:GPUによる大規模システム向け量子化学パッケージ
- Authors: Zhen Guo, Zigeng Huang, Qiaorui Chen, Jiang Shao, Guangcheng Liu, Hung Pham, Changsu Cao, Ji Chen, Dingshun Lv,
- Abstract要約: ByteQCは、大規模量子化学シミュレーションのための完全機能的で効率的なパッケージである。
スタンドアロンのアルゴリズムでは、ベンチマーク結果は100コアのCPUと比較して60$times$のスピードアップとなる。
先進的な量子埋め込みの特徴として、2つの代表的な例が示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.997908007455463
- License:
- Abstract: Applying quantum chemistry algorithms to large-scale systems requires substantial computational resources scaled with the system size and the desired accuracy. To address this, ByteQC, a fully-functional and efficient package for large-scale quantum chemistry simulations, has been open-sourced at https://github.com/bytedance/byteqc, leveraging recent advances in computational power and many-body algorithms. Regarding computational power, several standard algorithms are efficiently implemented on modern GPUs, ranging from mean-field calculations (Hartree-Fock and density functional theory) to post-Hartree-Fock methods such as M{\o}ller-Plesset perturbation theory, random phase approximation, coupled cluster methods, and quantum Monte Carlo methods. For the algorithmic approach, we also employ a quantum embedding method, which significantly expands the tractable system size while preserving high accuracy at the gold-standard level. All these features have been systematically benchmarked. For standalone algorithms, the benchmark results demonstrate up to a 60$\times$ speedup when compared to 100-core CPUs. Additionally, the tractable system sizes have been significantly expanded: 1,610 orbitals for coupled cluster with single and double excitations (1,380 orbitals with perturbative triple excitations), 11,040 orbitals for M{\o}ller-Plesset perturbation theory of second order, 37,120 orbitals for mean-field calculations under open boundary conditions, and over 100,000 orbitals for periodic boundary conditions. For the advanced quantum embedding feature, two representative examples are demonstrated: the water cluster problem (2,752 orbitals) and a water monomer adsorbed on a boron nitride surface (3,929 orbitals), achieving the gold-standard accuracy.
- Abstract（参考訳）: 量子化学アルゴリズムを大規模システムに適用するには、システムのサイズと所望の精度でスケールされた相当な計算資源が必要である。
これを解決するため、ByteQCは大規模量子化学シミュレーションのための完全機能的で効率的なパッケージであり、https://github.com/bytedance/byteqcでオープンソース化された。
計算能力に関しては、平均場計算(ハートリー・フォックと密度汎関数理論)から、M{\o}ller-Plesset摂動理論、ランダム位相近似、結合クラスタ法、量子モンテカルロ法などのポストハートリー・フォック法まで、いくつかの標準的なアルゴリズムが現代のGPU上で効率的に実装されている。
アルゴリズム的なアプローチでは,金標準レベルで高い精度を保ちながら,トラクタブルなシステムサイズを大幅に拡張する量子埋め込み法も採用する。
これらの機能は、すべて体系的にベンチマークされている。
スタンドアロンのアルゴリズムでは、ベンチマーク結果は100コアのCPUと比較して60$\times$のスピードアップとなる。
さらに、1,610軌道は単一と二重の励起(摂動三重励起を持つ1,380軌道)、11,040軌道は二階のM{\o}ller-Plesset摂動理論、37,120軌道は開境界条件下での平均場計算、そして10,000軌道は周期境界条件である。
先進的な量子埋め込みの特徴として、水クラスター問題(2,752軌道)と窒化ホウ素表面に吸着した水モノマー(3,929軌道)の2つの代表的な例が示され、金標準精度が達成された。
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