動態(tài)相關能的計算是量子化學計算中強關聯體系求解的關鍵。近日，我中心高性能部科研人員同南京大學、山東大學科研人員合作，開發(fā)了一種名為PASCI的異構并行計算框架，能夠高效地計算動態(tài)電子相關。該框架的特點包括：1. 避免分支分歧的GPU算法；2. 三級負載映射策略，確保進程、GPU warp和GPU線程之間的負載平衡；3. 內存占用模型和性能模型。實驗證明，新的GPU算法相比原始GPU算法，平均性能提高了6.6倍（最高可達13.8倍），在實際使用中加速了2-4個數量級。借助“東方”超算超強資源，得以系統地評估了PASCI的強可擴展性，并獲得良好的效果。

研究團隊的成果將有助于推動量子化學領域的發(fā)展，特別是在描述大規(guī)模和強關聯化學體系的復雜電子結構方面的研究。PASCI框架的成功開發(fā)為加速基于行列式的組態(tài)相互作用計算提供了寶貴的經驗。這一突破將為解決實際化學問題和設計新的功能材料提供更準確和高效的工具。

三級負載映射策略

該研究成果被International Conference on Parallel Processing（CCF B）會議錄用。論文第一作者為我中心博士研究生靳潤鋒，通訊作者分別為我中心金鐘研究員/導師、馬英晉副研究員和山東大學馬海波教授。該成果得到中國科學院先導專項、國家自然科學基金和中國科學院青年創(chuàng)新促進會的支持。

相關成果：

Runfeng Jin, Wenhao Liang, Haoyuan Zhang, Yinxuan Song, Zhen Luo, Haibo Ma, Yingjin Ma, and Zhong Jin. 2024. PASCI : A Scalable Framework for Heterogeneous Parallel Calculation of Dynamical Electron Correlation. In The 53rd International Conference on Parallel Processing (ICPP ’24), August 12–15, 2024, Gotland, Sweden. https://doi.org/10.1145/3673038.3673098.

責任編輯：郎楊琴