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飞桨PaddleMaterials完成与沐曦AI芯片深度适配

沐曦MetaX 来源:沐曦metaX 2025-10-22 17:31 次阅读
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在材料科学的发展历程中,研究范式经历了实验观测→理论建模→计算机模拟→大数据挖掘的演进,每一次迭代都加速了新型功能材料的预测与发现。如今,随着AI时代的到来,科研人员正不断探索如何借助大语言模型(LLM)、图神经网络(GNN)和扩散模型(Diffusion Model)等前沿算法推动材料研发,AI for Materials已成为材料科学领域的研究热点。

在这一背景下,沐曦与飞桨智能材料科学开发套件PaddleMaterials携手完成深度适配与联合测试,成功验证多种材料科学智算模型在沐曦 GPU上的高效运行,充分展现了国产AI硬件在材料科学智算中的强大潜力,并彰显了国产AI基础框架×智能材料科学×GPU硬件的蓬勃生机与无限活力。

沐曦专注于异构计算,提供安全可靠的GPU芯片及完整解决方案,打造全栈GPU产品线——曦思N系列用于智算推理,曦云C系列用于通用计算,曦彩G系列用于图形渲染,满足高能效与高通用性的算力需求。

适配亮点一览

本轮适配覆盖多个材料科学智算核心场景,典型测试案例均顺利通过,充分展现了国产芯片与飞桨科学计算套件在高适配性与高性能上的卓越表现。

材料科学智算场景包括:

MLIP(Machine Learning Interatomic Potential):机器学习原子间势函数

(代表模型:CHGNet、MatterSim)

PP(Property Prediction):性质预测

(代表模型:DimeNet++、MEGNet、Comformer)

SG(Structure Generation):结构生成

(代表模型:MatterGen、DiffCSP)

SE(Spectrum Elucidation):谱图解析

(代表模型:DiffNMR)

技术适配优势

在本轮合作中,沐曦AI芯片平台展现出优异的计算稳定性与能效比;同时,PaddleMaterials也凭借以下优势,成为国产芯片生态的首选平台:

原生国产化支持:飞桨全栈自研,广泛适配多款国产AI芯片

材料科学智算优化:针对多种AI for Materials场景进行深度调优

开放协作生态:开源开放,文档完善,开发体验友好,助力科研模型快速落地

沐曦适配模型精度与benchmark精度表现对比:

8dcfa602-adaa-11f0-8c8f-92fbcf53809c.png

(点击图片可查看大图)

申请使用沐曦算力平台

科研人员可扫描二维码,申请沐曦AI芯片平台的算力资源,用于智能材料科研项目测试与模型验证。沐曦将联合飞桨提供限期算力支持,助力高校、科研机构与产业快速开展AI for Materials实践。

PaddleMaterials通过数据驱动与机理驱动的深度融合,不断拓展生态边界,加速新材料的探索、发现与应用,迈向AI for Materials第五范式。此次与沐曦的深度合作,更彰显出国产材料科学智算软件框架与国产硬件协同发展的新格局。

关于沐曦股份

沐曦股份致力于自主研发全栈高性能GPU芯片及计算平台,为智算、通用计算、云渲染等前沿领域提供高能效、高通用性的算力支撑,助力数字经济发展。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
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原文标题:PaddleMaterials完成与沐曦AI芯⽚适配,让材料研发更智能、更高效,开启AI驱动新材料时代!

文章出处:【微信号:沐曦MetaX,微信公众号:沐曦MetaX】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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