“hızlandırma” için sonuçlar
3 sonuç bulundu. Sonuçları kategoriye göre daraltabilirsin.
FusionRCG: Kuantum Kimya Hesaplamalarını GPU'larda Hızlandıran Yeni Framework
Kuantum kimyasında karmaşık integrallerin hesaplanması, özellikle elektron etkileşimlerinin modellenmesinde kritik bir darboğaz oluşturuyor. Araştırmacılar, GPU'ların sınırlı bellek yapısının bu hesaplamalarda yarattığı performans sorunlarını çözmek için FusionRCG adlı yenilikçi bir framework geliştirdi. Bu sistem, hesaplama grafiklerinin yapısını optimize ederek ve bellek kullanımını akıllıca yöneterek, GPU'larda kuantum kimya hesaplamalarının verimliliğini dramatik şekilde artırıyor. Özellikle elektron itme integrallerinde 7,7 kata kadar bellek tasarrufu sağlayan bu teknoloji, moleküler simülasyonları önemli ölçüde hızlandırma potansiyeli taşıyor.
DeepHartree: Yapay Zeka ile Kuantum Kimya Hesaplamalarında Devrim
Araştırmacılar, büyük moleküllerin kuantum kimyasal özelliklerini hesaplamada karşılaşılan hesaplama darboğazını aşmak için DeepHartree adlı yenilikçi bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Yoğunluk fonksiyonel teorisi (DFT) hesaplamalarında kritik olan Hartree potansiyelini hesaplama sürecini O(N⁴) karmaşıklığından neredeyse doğrusal O(N) seviyesine indiren bu sistem, GPU hızlandırması kullanıyor. Poisson denklemini yapay sinir ağlarıyla birleştiren DeepHartree, elektron yoğunluğu ve Hartree potansiyelini eş zamanlı olarak tahmin ederek, büyük moleküler sistemlerin analizini önemli ölçüde hızlandırıyor. Bu gelişme, ilaç keşfi, malzeme bilimi ve kataliz araştırmalarında yeni olanaklar sunabilir.
Malzeme bilimi için yeni Python yazılımı: aim2dat büyük veri analizini kolaylaştırıyor
Araştırmacılar, malzeme biliminde büyük veri analizi ve yoğunluk fonksiyonel teorisi hesaplamalarını otomatikleştiren yeni bir Python paketi geliştirdiler. aim2dat (Otomatik Ab Initio Malzeme Modelleme ve Veri Analizi Araç Kiti) adlı bu yazılım, bilim insanlarının karmaşık malzeme yapılarını daha kolay analiz etmesini ve yeni bileşiklerin keşfini hızlandırmasını sağlıyor. Yazılım, çevrimiçi veritabanlarına bağlanabiliyor, yüksek verimli tarama rutinleri sunuyor ve makine öğrenmesi modellerini sorunsuz şekilde entegre edebiliyor. Bu gelişme, deneysel araştırmaları destekleyerek malzeme biliminde veri odaklı yaklaşımların yaygınlaşmasına katkıda bulunuyor.