我國科研團隊實現(xiàn)億原子級拉曼光譜量子力學(xué)模擬

中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)精準智能化學(xué)重點實驗室商紅慧教授、楊金龍教授團隊與中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所劉穎高級工程師，華東師范大學(xué)何曉教授等團隊合作完成的研究成果“Pushing the Limit of Quantum Mechanical Simulation to the Raman Spectra of a Biological System with 100 Million Atoms”成功入圍2024年戈登·貝爾獎，這是2024年入圍該獎的唯一中國團隊成果，也是該團隊繼2021年后再次入圍該獎項。戈登·貝爾獎是國際高性能計算應(yīng)用領(lǐng)域最高獎，由美國計算機協(xié)會（ACM）頒發(fā)，用于表彰世界范圍內(nèi)高性能計算的杰出成就，尤其是高性能計算應(yīng)用于科學(xué)、工程和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的創(chuàng)新工作，被稱為“超算領(lǐng)域的諾貝爾獎”。此前，該成果也獲得了2024年中國計算機學(xué)會(CCF)“中國超算年度最佳應(yīng)用獎”。 T8FKa4ikn  
OX4+1@$tk  
拉曼光譜是研究生物分子結(jié)構(gòu)的重要工具，被廣泛應(yīng)用于藥物開發(fā)、疾病診斷等領(lǐng)域，然而，拉曼光譜量子模擬計算量巨大。此前的拉曼光譜量子模擬僅能處理數(shù)千原子的小體系，研究團隊開發(fā)的QF-RAMAN程序突破了這一限制，首次實現(xiàn)了包含1億多原子的新冠病毒刺突蛋白在水溶液中的拉曼光譜量子模擬，與以往工作相比取得了4~5個數(shù)量級的提升。這一突破的實現(xiàn)得益于團隊在算法設(shè)計和工程技術(shù)方面的多項創(chuàng)新。在傳統(tǒng)密度泛函理論（DFT）和密度泛函微擾理論（DFPT）計算中，計算量隨體系規(guī)模的增大呈現(xiàn)三次方增長，這使得計算通常只能局限于小型體系。針對以上問題，團隊開發(fā)了將全電子全勢密度泛函微擾理論與量子分塊算法深度融合的新方法，將復(fù)雜生物分子分解為多個子系統(tǒng)，顯著降低了計算復(fù)雜度。同時團隊針對海量分塊計算的負載均衡難題，開發(fā)了分塊體量敏感的多級調(diào)度技術(shù)，提高了海量分塊計算的并行可擴展性；針對小規(guī)模運算的異構(gòu)加速難題，設(shè)計了彈性任務(wù)卸載技術(shù)，通過小規(guī)模運算的靈活聚合，大幅提高異構(gòu)加速器的硬件利用率。此外，QF-RAMAN程序采用OpenCL通用異構(gòu)并行計算框架，能在不同硬件架構(gòu)(CPU、GPU、SW等)的超級計算機上，借助OpenCL編譯工具鏈(oneAPI、rocm、swcl等)實現(xiàn)跨平臺運行。在最新一代神威超級計算機上，該程序利用96,000個計算節(jié)點（超過3,700萬個計算核心）實現(xiàn)了399.9 PFLOP/s的雙精度峰值性能；在東方超級計算機上，使用6,000個節(jié)點（24,000個GPU），程序也展現(xiàn)了85 PFLOP/s的優(yōu)異性能。在新一代神威超級計算機上取得了99%的弱可擴展性測試結(jié)果，充分展示了該方法的高效性和可擴展性。在此基礎(chǔ)上，團隊提出了適用于億級原子體系的矩陣方程求解拉曼光譜的新算法，避免了直接對角化求解，為高精度拉曼光譜計算提供了全新方案，有效解決了大規(guī)模量子力學(xué)拉曼模擬中的關(guān)鍵技術(shù)難題。 N3H!ptn37  
*#;rp~  
這項研究表明，量子力學(xué)模擬可以擴展到前所未有的規(guī)模，這也為理解復(fù)雜生物系統(tǒng)開辟了新途徑。以新冠病毒研究為例，該方法可以精確模擬刺突蛋白的結(jié)構(gòu)特征，為深入理解病毒感染機制提供了科學(xué)支撐，為藥物研發(fā)和疫苗設(shè)計貢獻了重要參考。這一方法還可推廣到其他重要生物分子的研究中，成為生物醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域強大的研究工具。此次技術(shù)突破不僅展示了中國在高性能計算和計算化學(xué)領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，也為量子力學(xué)模擬的應(yīng)用場景探索了全新的可能。這一成果為高性能計算與科學(xué)研究的深度融合奠定了堅實的技術(shù)基礎(chǔ)，將推動生物分子模擬研究進入新階段。 T+2I
:W%  
.{-8gAh  
相關(guān)鏈接： f(?`PD[  
GKPqBi[rO  
[1] Honghui Shang*, Ying Liu*, Zhikun Wu, Zhenchuan Chen, Jinfeng Liu, Meiyue Shao, Yingzhou Li, Bowen Kan, Huimin Cui, Xiaobing Feng, Yunquan Zhang, Donald G. Truhlar, Hong An, Xiao He*, and Jinlong Yang*. Pushing the limit of quantum mechanical simulation to the raman spectra of a biological system with 100 million atoms. InProceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis,SC '24(GB finalist).https://dl.acm.org/doi/10.1109/SC41406.2024.00011 l(zkMR$b8  
MT#9x>  
[2]https://sc24.supercomputing.org/2024/10/presenting-the-finalists-for-the-2024-gordon-bell-prize/ r/L
3j0  
b\?#O}  
[3] https://pichem.ustc.edu.cn/2024/1225/c34505a669757/page.htm