China ha vuelto a elevar el estándar en el mundo del supercómputo con su nuevo superordenador Sunway «OceanLite». Un equipo de investigación ha logrado escalar redes neuronales de estados cuánticos (NNQS) a tamaños moleculares significativos con una eficiencia casi perfecta, distribuyendo la carga sobre decenas de millones de núcleos. Este avance no solo representa una hazaña técnica, sino que también ofrece un camino viable para modelar materiales y reacciones químicas utilizando la computación clásica más avanzada, sin depender de futuros procesadores cuánticos.
El equipo ha llevado el enfoque NNQS a la exaescala, permitiendo que estas redes neuronales aproximen la función de onda de un sistema electrónico para predecir propiedades y energías. Este proceso, que involucra muestrear configuraciones y calcular energías locales, se vuelve costoso e irregular a medida que crece la molécula. Sin embargo, en Sunway, el grupo de investigación ha optimizado un NNQS-Transformer para su arquitectura, donde cada núcleo trabaja continuamente, logrando que el código funcione en aproximadamente 37 millones de núcleos con un escalado fuerte del 92% y uno débil del 98%. En la química cuántica, estas eficiencias a gran escala son poco comunes.
Este logro marca una evolución en las NNQS, que tradicionalmente estaban limitadas a sistemas pequeños. Al alcanzar estructuras de hasta 120 orbitales de espín, las aplicaciones potenciales se extienden a moléculas y materiales de interés práctico, lo que podría acelerar significativamente el descubrimiento de nuevos compuestos y fármacos antes de que los ordenadores cuánticos se conviertan en una realidad.
El experimento también demuestra que las arquitecturas actuales, diseñadas para tareas regulares como el entrenamiento de modelos profundos, pueden adaptarse eficazmente a cargas irregulares, como la química cuántica. Esto subraya la madurez del software actual, el particionado de datos y las mejoras en comunicación e I/O.
Sunway «OceanLite», sucesor de TaihuLight, está equipado con chips SW26010-Pro organizados en clústeres de núcleos con memoria cercana en lugar de una caché convencional. Este diseño es ideal para el enfoque NNQS-Transformer, y la utilización de Julia en el software permite prototipar rápidamente sin sacrificar rendimiento.
No obstante, persisten desafíos. Mientras se ha superado la barrera matemática, el manejo de los datos sigue siendo un obstáculo, ya que las simulaciones requieren que millones de núcleos compartan información constantemente. El almacenamiento y la red necesitan evolucionar para ofrecer datos casi tan rápido como se calculan. Además, se busca ampliar el catálogo de sistemas, probando con geometrías complejas y entornos variados para alcanzar una exactitud química frente a métodos tradicionales.
El avance en China refuerza que la inteligencia artificial no sustituye a la física cuántica, sino que la aproxima de manera más eficiente en términos de coste y precisión en supercomputadores modernos. Además, muestra que la transición a la exaescala no es solo para batir récords, sino para abrir nuevas posibilidades científicas mediante la perfecta alineación de algoritmo, arquitectura y software.
El próximo paso incluye colaboraciones entre químicos y expertos en HPC, con la posibilidad de que el nuevo entendimiento de la química mediante NNQS acelere el desarrollo de materiales y fármacos. La comunidad científica está expectante ante más validaciones y mejoras en I/O, y observa con interés la posibilidad de replicar estos éxitos en otras arquitecturas exaescala alrededor del mundo.
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