Molecular dynamics simulations have emerged as a potent tool for investigating the physical properties and kinetic behaviors of materials at the atomic scale, particularly in extreme conditions. Ab initio accuracy is now achievable with machine learning based interatomic potentials. With recent advancements in high-performance computing, highly accurate and large-scale simulations become feasible. This study introduces TensorMD, a new machine learning interatomic potential (MLIP) model that integrates physical principles and tensor diagrams. The tensor formalism provides a more efficient computation and greater flexibility for use with other scientific codes. Additionally, we proposed several portable optimization strategies and developed a highly optimized version for the new Sunway supercomputer. Our optimized TensorMD can achieve unprecedented performance on the new Sunway, enabling simulations of up to 52 billion atoms with a time-to-solution of 31 ps/step/atom, setting new records for HPC + AI + MD.


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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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