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飛槳PaddleMaterials完成與沐曦AI芯片深度適配

沐曦MetaX ? 來源:沐曦metaX ? 2025-10-22 17:31 ? 次閱讀
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在材料科學的發(fā)展歷程中,研究范式經(jīng)歷了實驗觀測→理論建模→計算機模擬→大數(shù)據(jù)挖掘的演進,每一次迭代都加速了新型功能材料的預測與發(fā)現(xiàn)。如今,隨著AI時代的到來,科研人員正不斷探索如何借助大語言模型(LLM)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(GNN)和擴散模型(Diffusion Model)等前沿算法推動材料研發(fā),AI for Materials已成為材料科學領域的研究熱點。

在這一背景下,沐曦與飛槳智能材料科學開發(fā)套件PaddleMaterials攜手完成深度適配與聯(lián)合測試,成功驗證多種材料科學智算模型在沐曦 GPU上的高效運行,充分展現(xiàn)了國產(chǎn)AI硬件在材料科學智算中的強大潛力,并彰顯了國產(chǎn)AI基礎框架×智能材料科學×GPU硬件的蓬勃生機與無限活力。

沐曦專注于異構(gòu)計算,提供安全可靠的GPU芯片及完整解決方案,打造全棧GPU產(chǎn)品線——曦思N系列用于智算推理,曦云C系列用于通用計算,曦彩G系列用于圖形渲染,滿足高能效與高通用性的算力需求。

適配亮點一覽

本輪適配覆蓋多個材料科學智算核心場景,典型測試案例均順利通過,充分展現(xiàn)了國產(chǎn)芯片與飛槳科學計算套件在高適配性與高性能上的卓越表現(xiàn)。

材料科學智算場景包括:

MLIP(Machine Learning Interatomic Potential):機器學習原子間勢函數(shù)

(代表模型:CHGNet、MatterSim)

PP(Property Prediction):性質(zhì)預測

(代表模型:DimeNet++、MEGNet、Comformer)

SG(Structure Generation):結(jié)構(gòu)生成

(代表模型:MatterGen、DiffCSP)

SE(Spectrum Elucidation):譜圖解析

(代表模型:DiffNMR)

技術適配優(yōu)勢

在本輪合作中,沐曦AI芯片平臺展現(xiàn)出優(yōu)異的計算穩(wěn)定性與能效比;同時,PaddleMaterials也憑借以下優(yōu)勢,成為國產(chǎn)芯片生態(tài)的首選平臺:

原生國產(chǎn)化支持:飛槳全棧自研,廣泛適配多款國產(chǎn)AI芯片

材料科學智算優(yōu)化:針對多種AI for Materials場景進行深度調(diào)優(yōu)

開放協(xié)作生態(tài):開源開放,文檔完善,開發(fā)體驗友好,助力科研模型快速落地

沐曦適配模型精度與benchmark精度表現(xiàn)對比:

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(點擊圖片可查看大圖)

申請使用沐曦算力平臺

科研人員可掃描二維碼,申請沐曦AI芯片平臺的算力資源,用于智能材料科研項目測試與模型驗證。沐曦將聯(lián)合飛槳提供限期算力支持,助力高校、科研機構(gòu)與產(chǎn)業(yè)快速開展AI for Materials實踐。

PaddleMaterials通過數(shù)據(jù)驅(qū)動與機理驅(qū)動的深度融合,不斷拓展生態(tài)邊界,加速新材料的探索、發(fā)現(xiàn)與應用,邁向AI for Materials第五范式。此次與沐曦的深度合作,更彰顯出國產(chǎn)材料科學智算軟件框架與國產(chǎn)硬件協(xié)同發(fā)展的新格局。

關于沐曦股份

沐曦股份致力于自主研發(fā)全棧高性能GPU芯片及計算平臺,為智算、通用計算、云渲染等前沿領域提供高能效、高通用性的算力支撐,助力數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:PaddleMaterials完成與沐曦AI芯?適配,讓材料研發(fā)更智能、更高效,開啟AI驅(qū)動新材料時代!

文章出處:【微信號:沐曦MetaX,微信公眾號:沐曦MetaX】歡迎添加關注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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