NVIDIA推出ALCHEMI以加速AI驅動的化學和材料科學模擬

簡要

NVIDIA推出了ALCHEMI Toolkit-Ops，這是一個GPU加速的平台，提供用於化學和材料科學中基於AI的原子模擬的專業工具和微服務。

科技公司NVIDIA宣布推出ALCHEMI (AI實驗室，專注於化學和材料創新)工具包-Ops，旨在爲化學和材料科學的開發者及研究人員提供專業的工具包和針對NVIDIA加速計算平台優化的NVIDIA NIM微服務。該平台提供高性能、GPU加速的批量工具，以支持機器學習框架級別的原子模擬。

ALCHEMI 套件在三個互相關聯的層面上提供功能。Toolkit-Ops 層提供了一個 GPU 加速的、批處理操作的存儲庫，用於 AI 驅動的原子模擬任務，包括鄰居列表構建、DFT-D3 色散修正和長程電靜力學。ALCHEMI Toolkit 由 GPU 加速的構建模塊組成，如幾何優化器、積分器和數據結構，使得能夠進行大規模的批處理模擬，充分利用 AI。最後，ALCHEMI NIM 微服務層提供可擴展的、雲就緒的、特定領域的化學和材料科學微服務，促進在 NVIDIA 加速平台上的部署和編排。

Toolkit-Ops 利用 NVIDIA Warp 加速和批處理 AI 驅動的原子建模中的常見操作。這些功能通過模塊化的 PyTorch API 提供，未來計劃推出 JAX API，允許快速迭代和與現有及新興的原子模擬軟件包無縫集成。

ALCHEMI工具包-Ops生態系統集成

該工具旨在與更廣泛的基於PyTorch的原子模擬生態系統無縫集成，目前正在與化學和材料科學社區中的領先開源工具集成，包括TorchSim、MatGL和AIMNet Central。

TorchSim，一個下一代的PyTorch原生原子模擬引擎，將採用ALCHEMI Toolkit-Ops內核來加速基於GPU的工作流程，使得在單個GPU上能夠進行成千上萬系統的批量分子動力學和結構放松。MatGL，一個用於構建基於圖的機器學習原子間勢的開源框架，將利用Toolkit-Ops來提高長程相互作用計算的效率，從而在不犧牲準確性的情況下實現更快速的大規模原子模擬。

AIMNet Central，AIMNet2的一個庫，能夠建模中性、帶電、有機和混合系統，將使用Toolkit-Ops來優化長程相互作用建模，提高大規模和週期性系統的模擬性能。

開始使用 ALCHEMI Toolkit-Ops 非常簡單，旨在便於訪問。它需要 Python 3.11 或更高版本，Linux (primary)，Windows 通過 WSL2，或 macOS，以及推薦使用的 NVIDIA GPU (A100 或更新版本，具備 CUDA 計算能力 8.0 或更高。用戶必須安裝 CUDA Toolkit 12+ 和 NVIDIA 驅動程序 570.xx.xx 或更高版本。

Toolkit-Ops 具有高性能的鄰居列表構建、DFT-D3 色散修正和長程電靜力學，所有這些都針對 PyTorch 中的 GPU 加速進行了優化。鄰居列表對於計算原子模擬中的能量和力至關重要，支持 O)N( 和 O)N²( 算法、週期性邊界條件和批處理，能夠擴展到每秒數百萬個原子。DFT-D3 色散修正考慮了範德華相互作用，改善了結合能計算、晶格結構和構象分析，同時當前支持具有 Becke-Johnson 阻尼的雙體項和批處理週期計算。

長程靜電相互作用採用GPU加速的Ewald求和和粒子網格Ewald )PME(方法處理，包括雙截斷策略以減少冗餘計算和內存使用，從而實現對帶電和極性系統的高效、準確模擬。完全的PyTorch集成允許原生張量支持和端到端可微分工作流程，爲研究人員提供高性能、可擴展的AI驅動原子建模解決方案。