大化学体系的量子蒙特卡洛：面向千万亿次及更高规模平台的高效策略实现
性能
2019-05-28 v2 计算工程、金融与科学
计算物理
摘要
我们提出了在大化学体系中高效实现QMC模拟的各种策略。这些包括：i.) 引入一种高效算法来计算计算昂贵的Slater矩阵。这种新方案基于使用高度局域化的原子高斯基函数（而不是通常使用的分子轨道），ii.) 保持内存占用最小的可能性，iii.) 当使用高效优化工具时单核性能的重要提升，以及iv.) 定义一个通用的、动态的、容错的和负载均衡的计算框架，适用于所有类型的计算平台（大规模并行机、集群或分布式网格）。这些策略已在图卢兹开发的QMC=Chem代码中实现，并通过在尺寸递增的小肽（158、434、1056和1731个电子）上的数值应用进行了说明。使用Curie机器（GENCI-TGCC-CEA，法国）的10k-80k计算核心，QMC=Chem已被证明能够在千万亿次级别运行，从而表明对于该机器可以实现峰值性能的很大一部分。预计在未来百亿亿次平台上以相当效率实现大规模QMC模拟是可行的。
引用
@article{arxiv.1209.6630,
title = {Quantum Monte Carlo for large chemical systems: Implementing efficient strategies for petascale platforms and beyond},
author = {Anthony Scemama and Michel Caffarel and Emmanuel Oseret and William Jalby},
journal= {arXiv preprint arXiv:1209.6630},
year = {2019}
}