NVIDIA 开发者博客· Anoushka Bhutani·· 4 天前精选AI 评分45
NVIDIA 解锁机器学习原子间势的 Tensor Core 性能
Unlocking Tensor Core Performance for Machine Learning Interatomic Potentials
AI 导读
NVIDIA 开发者博客介绍如何为机器学习原子间势（MLIP）解锁 Tensor Core 性能。文章指出原子模拟存在精度与计算成本的权衡，密度泛函理论（DFT）等量子力学方法能量与力精确，但计算开销常限制其在大体系或长时间模拟中的使用。
推荐理由
原文点明原子模拟存在精度与计算成本的权衡，读者可据此理解该优化方向针对的实际问题。
来源：NVIDIA 开发者博客 · developer.nvidia.com