Mở khóa hiệu năng Tensor Core cho tiềm năng tương tác nguyên tử học máy
Theo công bố của NVIDIA Developer. NVIDIA công bố cách sử dụng phương pháp Tensor Core FP32 để tăng tốc các mô hình học máy tương tác nguyên tử mà vẫn duy trì độ chính xác cao.
- • BF16x9 trên GPU NVIDIA Blackwell tăng tốc các phép toán GEMM lớn lên 2,2–2,5 lần cho hệ thống 17.280 nguyên tử.
- • TF32x3 trên GPU NVIDIA Ampere tăng tốc các GEMM chính lên 1,7–1,9 lần và bước động lực học phân tử lên tới 1,5 lần.
- • TF32x3 duy trì độ mượt của năng lượng thế năng và bảo toàn năng lượng trong các quỹ đạo NVE.
- • Quá trình thư giãn cấu trúc của tấm Cantor-alloy 539 nguyên tử hội tụ trong 218–222 bước với TF32x3.
Hiệu năng Tensor Core
Mô phỏng nguyên tử giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ cách các phân tử và vật liệu hành xử từ phản ứng hóa học đến chuyển pha hoặc cơ học phá hủy. Phương pháp Tensor Core FP32 giúp thu hẹp khoảng cách thông lượng giữa độ chính xác thấp và yêu cầu tính toán khoa học bằng cách phân tách các toán hạng FP32 thành các thành phần có độ chính xác thấp hơn, đánh giá trên Tensor Core và kết hợp lại với độ tích lũy FP32.
Kết quả đánh giá
BF16x9 trên GPU NVIDIA Blackwell gia tốc các GEMM lớn trong mô hình Point Edge Transformer lên 2,2–2,5 lần cho hệ thống 17.280 nguyên tử và 1,2–1,4 lần cho hệ thống 192 nguyên tử. Trong khi đó, TF32x3 trên GPU NVIDIA Ampere tăng tốc các GEMM chính lên 1,7–1,9 lần và toàn bộ bước động lực học phân tử lên tới 1,5 lần mà giữ nguyên sai số lực gần sát với mức cơ sở FP32.
- 1. developer.nvidia.comMở nguồn