隨著計算模擬在新材料研發方法和模式中扮演越來越重要的角色，材料研發領域也正尋求更高效、更便捷的材料計算模擬平臺來加速計算模擬任務，提升新材料問世和落地的效率。來自騰訊量子實驗室的材料計算模擬平臺 TEFS（Tencent Elastic First-principles Simulation），借助騰訊云提供的強勁、易用和彈性可擴展的算力，以及對主流優秀材料計算模擬軟件的編譯集成，為高校和企業的材料研究人員提供了科學計算、數據可視化、工作流與機器學習以及項目管理等能力，使基于計算模擬方式的材料研發更具效率。

這一過程中，來自英特爾的先進產品與技術也從軟硬件兩方面入手，助力騰訊 TEFS 平臺提升工作效能。在雙方的合作中，第四代英特爾 至強 可擴展處理器和英特爾 oneAPI HPC 工具套件的加入，讓平臺的計算性能得到了顯著提升，雙方隨后開展的驗證測試也有力地證明了這一點。

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利用計算模擬方式來加速新材料的研發進程，已成為材料設計領域的一個新趨勢。騰訊 TEFS 平臺的推出，正是借助騰訊云服務彈性可擴展的特性，幫助高校和企業的材料研發人員更高效、便捷地開展材料計算模擬任務。來自英特爾的第四代至強 可擴展處理器和英特爾 oneAPI HPC 工具套件，為 TEFS 平臺計算性能的提升提供了更加強勁的助力。

張勝譽

騰訊量子實驗室負責人、騰訊杰出科學家

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材料計算模擬發展普及

亟需更強平臺予以支撐

作為新能源、半導體、智能制造以及生物醫藥等前沿科技的基石之一，新材料研究正在過去的數十年中獲得極大的關注和高速發展，并擁有令人期待的市場發展潛力。數據表明，至2022年，中國新材料行業的市場總產值已達6.8萬億，近年來年均復合增長率接近 20%¹。

強勁的市場潛力推動新材料的研究方法與驅動模式發生了巨大的變化，從傳統的經驗驅動、理論驅動轉向計算驅動和數據驅動。如圖一所示，一系列優秀材料計算模擬軟件，包括 VASP、Quantum ESPRESSO、LAMMPS 以及 GROMACS 等基于第一性原理和分子動力學等理論，形成以計算模擬為核心的新型材料研發模式。這些模式一方面有效解決了以往材料研發中研發周期長、實驗成功率低以及投入成本高昂等問題，另一方面也積極推動著逆向材料設計、逆向物性預測、多尺度設計等新方法的發展。

圖一 常見的材料計算模擬軟件

今天，無論是高校這樣的科研、教學機構，還是專注于儲能電池等產品研發的新能源廠商，都會把材料計算模擬軟件的高效運行看成是材料研發的重要助力，而這無疑需要高性能的算力予以支持。傳統上，研究者通常會通過自建的方式來構建科學計算模擬平臺，但這一過程中，平臺的使用也會面臨以下一系列的挑戰，包括：

算力層面：自有計算模擬平臺的建設通常屬于資本支出（Capital Expenditure，CapEX），在建設完成后，算力資源較為固定。當材料研究所需的算力發生變化時，往往缺乏足夠的靈活性造成資源不足或資源浪費；

軟件層面：不同的材料研究往往需要不同的計算模擬軟件，使用者需根據軟件特性分別開展相應的編譯優化，其過程不僅需要耗費大量的時間成本且后期運維難度也更大；

使用層面：傳統平臺通常采用默認的命令行操作方式，不僅運行門檻高，同時后續環節所需的專業數據提取、分析也較為繁瑣復雜，并缺乏便捷的數據可視化方案。

為助力新材料領域的企業、高校等有效應對以上挑戰，騰訊旗下的騰訊量子實驗室，以騰訊云為基礎，通過融合科學計算系統、先進Web技術和人工智能（Artificial Intelligence,AI）能力，向研究人員推出具備一站式材料計算模擬服務的TEFS平臺，并引入第四代英特爾 至強 可擴展處理器及其內置的英特爾 AMX 加速器、英特爾 oneAPI HPC 工具套件，以有效的性能優化助力研究人員在基于 TEFS 平臺進行各類材料研究和探索時獲得強勁助力。

至強 與 oneAPI軟硬協同

助騰訊TEFS平臺打造先進科學計算能力

如圖二所示，騰訊材料計算模擬平臺 TEFS 從算力硬件、計算模擬軟件和功能模塊等不同維度出發，為企業、高校等的材料研究提供高效能支撐。首先在底層的算力硬件上，騰訊云為平臺提供了彈性可擴展的計算資源。騰訊云以第四代英特爾 至強可擴展處理器等高性能的處理器作為算力引擎，為平臺提供了數十種服務器供使用者按需調用，其中單臺服務器最多可達 192 超線程，512 GB 內存²。而內置的 TEFS HPC 算力調度系統，也令平臺能靈活應對各類算力需求（例如材料計算模擬常用的高通量計算）有著大幅波動的場景。

圖二 騰訊材料計算模擬平臺TEFS基本架構

在騰訊云之上，通過與計算軟件生態合作伙伴的緊密協作，TEFS 平臺預編輯了 VASP、LAMMPS 等數十種專業計算模擬軟件，并集成了 Jupyter Notebook、VS Code 等計算環境，為研究人員打造了“開箱即用”的便捷使用體驗。同時，平臺還集成了騰訊自研的量子計算模擬軟件 TensorCircuit 和量子計算化學軟件 TenCirChem 。

基于以上軟硬件基礎能力，TEFS 平臺為材料研究人員提供了科學計算、數據可視化、工作流與機器學習以及項目管理等多個功能模塊。其中：

科學計算：通過全面打通算力、存儲、網絡以及軟件能力，平臺能以公有云、混合云等模式向企業和高校的材料研究人員提供兼具靈活性和可擴展性的科學計算能力，計算過程同步可見、計算結束結果自動下載，且支持 Slurm 和 PBS 兩種作業調度系統。而基于 Web 頁面的操作界面，也便于研究人員快速輕松上手；

數據可視化：如圖三所示，平臺原生支持 VASP、PWmat和 LAMMPS 等計算結果的可視化，并引入了基于第一性原理的高通量材料物性分析軟件 VASPKIT Pro等來進一步增強平臺的數據可視化能力。同時平臺對Pymatgen、ASE和Matplotlib 等軟件的繪圖操作有著友好地支持；

圖三 TEFS平臺數據可視化示例

工作流與機器學習：平臺能根據研發實際需求提供定制化的工作流，便于高通量計算篩選與材料數據庫搭建。同時也能按需彈性調度計算資源，優化算力效率。而對于所生成的數據，平臺提供了一站式的機器學習模型搭建、調試和訓練等流程； 項目管理：平臺以項目為單元，提供了豐富的管理功能，包括成員管理、資源監控、實驗管理、數據管理以及文檔管理等，能有效提升項目執行效率。

而在 TEFS 平臺為企業和高校的材料研究提供有效助力的過程中，引入強勁的算力核心，并開展有針對性的優化也必不可少。而與英特爾的合作，正是 TEFS 平臺在這一方向上的“殺手锏”。一方面， TEFS 平臺底層構建于騰訊云之上，騰訊云在其中引入多款先進英特爾 架構的處理器作為核心算力引擎。

以騰訊云 S7 中部署的第四代英特爾 至強 可擴展處理器為例，其全新的架構帶來了更強的性能輸出，不僅擁有更多的內核，更強的單核性能，性能更優越的內存子系統，并內置了多個加速引擎來支持科學計算中嚴苛的工作負載，例如其內置的英特爾 AMX 加速器可提高 CPU 的深度學習訓練和推理性能，以及執行多線程任務時數據的高吞吐性能等。

值得一提的是，在材料計算模擬中通常會產生大量內存數據訪存的需求，因此對內存子系統的性能有著更高要求。處理器具備大容量末級緩存，并支持 DDR5 內存，有效應對了這一需求。新一代 DDR5 內存不僅頻率更高、工作電壓更低，還具有遠超 DDR4 內存的帶寬速度。與 DDR4 內存 25.6GBps（3,200MHz）的帶寬相比，DDR5內存帶寬達到了 38.4GBps（4,800MHz）以上，提升幅度超過了 50%³，能有效支撐材料計算模擬過程對內存性能的巨大依賴，同時處理器加強的 AI 能力也為新興的通用人工智能計算提供了更多可能和算力選項。

另一項來自英特爾的助力是英特爾 oneAPI 工具套件。作為基于新一代標準的英特爾軟件開發工具，這一工具套件能幫助使用者充分利用英特爾 架構硬件特性來加速不同計算進程，從而跨架構構建和部署高性能的應用程序。而騰訊與英特爾攜手在 TEFS 平臺中引入的英特爾 oneAPI HPC工具套件，是英特爾 oneAPI Base 工具套件的附加組件（需使用英特爾 oneAPI Base 工具套件才能實現全部功能），其包含了一系列性能更強大的編譯器、功能更強大的庫及高級分析工具，能幫助 TEFS 平臺借助矢量化、多線程、多節點并行化以及內存優化方面的最新技術，在材料研發中實現更優的計算模擬性能。

騰訊TEFS平臺性能顯著提升

通過在眾多企業、高校的部署實踐，來自一線材料研究人員的反饋表明，TEFS平臺能為材料研發領域的計算模擬帶來顯著優勢：

高易用性：平臺提供了基于瀏覽器/命令行的交互方式，具有友好的數據可視化界面和豐富的項目管理功能；

強擴展性：平臺可基于不同類型騰訊云服務器開啟任務，對多種材料計算模擬軟件有著良好兼容，并具有存儲動態擴容和計算節點彈性伸縮能力；

運維簡單：平臺支持一鍵升級與回退功能，擁有快速恢復與重啟計算環境的鏡像，無需硬件運維，按需調用資源；

高安全性：平臺具備企業級數據安全保障，主機安全基礎防護和基礎DDoS防護能力，可做到資源高度隔離以及服務高可用。

同時，為驗證第四代英特爾 至強 可擴展處理器和英特爾 oneAPI HPC 工具套件的引入，為 TEFS 平臺的計算模擬性能提升帶來的有效助力，騰訊與英特爾一起攜手開展了驗證測試，測試分為三個配置組進行對比：

基準組：基于第三代英特爾 至強 可擴展處理器的騰訊云S6服務器，實例規格：32 vCPU/64GB 內存；使用原生版本VASP，VASP參數設置：NPAR=2,KPAR=1, NSIM=4； 測試組1：基于第三代英特爾 至強 可擴展處理器的騰訊云S6服務器，實例規格：32 vCPU/64GB 內存；使用英特爾 oneAPI HPC工具套件最新版優化的VASP，VASP參數設置：NPAR=2,KPAR=1, NSIM=4； 測試組2：基于第四代英特爾 至強 可擴展處理器的騰訊云S7服務器，實例規格：32 vCPU/64GB 內存；使用英特爾 oneAPI HPC工具套件最新版優化的VASP，VASP參數設置：NPAR=2,KPAR=1, NSIM=4。

圖四 英特爾軟硬件產品與技術帶來的性能提升（歸一化）⁴

測試結果如圖四所示⁵，經數據歸一化對比后，在同樣使用騰訊云 S6 服務器（基于第三代至強 可擴展處理器）的情況下，使用英特爾 oneAPI HPC工具套件最新版優化后，VASP 計算任務的執行性能相比基準組提升了約 13.39%。而將算力設備升級為騰訊云S7服務器（基于第四代至強 可擴展處理器）后，性能相比基準組提升了約 43.87%，這表明，第四代至強 可擴展處理器與英特爾 oneAPI HPC 工具套件能顯著提升 TEFS 平臺上材料計算模擬中 VASP 計算任務的處理效率。

隨著計算模擬方式在材料研發中顯現出更大的優勢，以 TEFS 平臺為代表的材料計算模擬云服務平臺，也將在未來新材料研發中發揮出更為重要的作用，而計算性能的持續提升，也將為這一趨勢持續提供助力。面向未來，騰訊還將與英特爾展開更多合作，將更多先進計算產品與技術應用到該領域中，助力更多新材料的問世與落地。

同時，雙方在“科學計算+云服務”上的共同努力，也將運用于新材料研究之外的更多領域，包括基于電子設計自動化(Electronic Design Automation，EDA)的工業設計、計算機科學、基因組學、量子模擬以及生物制藥等，從而讓更多領域從科學計算能力中獲益，加速產業發展。

參考資料：

1數據援引自公開媒體報道：https://www.chinairn.com/news/20230831/165403490.shtml2數據來源于騰訊，如欲了解更多詳情，請訪問：https://www.tencent.com/3根據 DDR4 與 DDR5 產品技術特性計算得到4、5數據來源于騰訊未公開的內部測試，如欲了解更多詳情，請訪問：https://www.tencent.com/

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