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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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在材料科學的發展歷程中,研究范式經歷了實驗觀測→理論建模→計算機模擬→大數據挖掘的演進,每一次迭代都加速了新型功能材料的預測與發現。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)、圖神經網絡(GNN)和擴散模型(Diffusion Model)等前沿算法推動材料研發,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套件PaddleMaterials攜手完成深度適配與聯合測試,成功驗證多種材料科學智算模型在沐曦 GPU上的高效運行,充分展現了國產AI硬件在材料科學智算中的強大潛力,并彰顯了國產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,充分展現了國產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。

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

(代表模型:CHGNet、MatterSim)

PP(Property Prediction):性質預測

(代表模型:DimeNet++、MEGNet、Comformer)

SG(Structure Generation):結構生成

(代表模型:MatterGen、DiffCSP)

SE(Spectrum Elucidation):譜圖解析

(代表模型:DiffNMR)

技術適配優勢

在本輪合作中,沐曦AI芯片平臺展現出優異的計算穩定性與能效比;同時,PaddleMaterials也憑借以下優勢,成為國產芯片生態的首選平臺:

原生國產化支持:飛槳全棧自研,廣泛適配多款國產AI芯片

材料科學智算優化:針對多種AI for Materials場景進行深度調優

開放協作生態:開源開放,文檔完善,開發體驗友好,助力科研模型快速落地

沐曦適配模型精度與benchmark精度表現對比:

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

(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。沐曦將聯合飛槳提供限期算力支持,助力高校、科研機構與產業快速開展AI for Materials實踐。

PaddleMaterials通過數據驅動與機理驅動的深度融合,不斷拓展生態邊界,加速新材料的探索、發現與應用,邁向AI for Materials第五范式。此次與沐曦的深度合作,更彰顯出國產材料科學智算軟件框架與國產硬件協同發展的新格局。

關于沐曦股份

沐曦股份致力于自主研發全棧高性能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,助力數字經濟發展。

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

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

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