隨著(zhù)大尺度模擬、機器學(xué)習等前沿應用的興起，分布式計算越發(fā)成為重要的計算研究手段。中心高性能計算部和溫州大學(xué)研究人員合作將編碼計算應用到分片量子化學(xué)領(lǐng)域：通過(guò)借鑒梯度編碼方案，一方面解決分布式計算中的掉隊節點(diǎn)問(wèn)題；另一方面增加分布式計算的自動(dòng)糾錯能力，減少計算過(guò)程耗費的人力物力，以期實(shí)現自動(dòng)化的容錯量子化學(xué)計算。此外，團隊也提出了編碼復用、類(lèi)QM/MM（量子力學(xué)/分子力學(xué)）分層的計算思路，能夠簡(jiǎn)單有效地使用更多的計算資源在設定的容錯能力上進(jìn)行分布式計算。

該研究成果被《化學(xué)學(xué)報》（中國科學(xué)院4區/JCR 3區）錄用，第一作者為溫州大學(xué)和我中心聯(lián)合培養的碩士研究生李寧，通訊作者分別為我中心馬英晉副研究員與溫州大學(xué)方國勇副教授。

“編碼-計算-解碼”的容錯分布式量子化學(xué)計算

與此同時(shí)，研究團隊將此計算方案同機器學(xué)習輔助的分片負載預測、動(dòng)靜態(tài)負載均衡、重正化激發(fā)態(tài)計算等方法相結合，初步實(shí)現了智能容錯的大體系分片計算。研究團隊將該方案應用到P38蛋白與配體的結合能計算、單中心或多中心激發(fā)的團簇體系計算，并使用編碼計算得到的結果與真實(shí)的結果進(jìn)行對比，驗證此方案的準確性及其在自動(dòng)化容錯量子化學(xué)計算方面的應用潛力。

該研究成果作為邀請稿被Journal of Computational Chemistry（中國科學(xué)院3區/JCR 2區）錄用，共同第一作者為我中心科創(chuàng )計劃培養的北京化工大學(xué)本科生袁凱、中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所研究生周帥，通訊作者分別為我中心馬英晉副研究員與北京化工大學(xué)郭旦懷教授。

以上研究成果均得到國家自然科學(xué)基金、中國科學(xué)院先導專(zhuān)項、中國科學(xué)院網(wǎng)信專(zhuān)項以及中國科學(xué)院青年創(chuàng )新促進(jìn)會(huì )和中心所級項目的支持。

基于分片負載預測、容錯編碼、AI輔助HPC負載均衡的大體系基態(tài)、激發(fā)態(tài)計算

相關(guān)成果：

????1.結合容錯編碼的量子化學(xué)分布式計算，李寧, 徐麗娜, 方國勇*, 馬英晉*, 化學(xué)學(xué)報, 82, 138-145 (2024) https://sioc-journal.cn/Jwk_hxxb/EN/10.6023/A23110496.

????2.Coded Quantum Chemical Calculations with Improved Machine-Learning Models, Kai Yuan, Shuai Zhou, Ning Li, Tianyan Li, Bowen Ding*, Danhuai Guo*, Yingjin Ma*, J. Comput. Chem. accepted. https://onlinelibrary.wiley.com/journal/1096987x.

責任編輯：郎楊琴