案例简介
• 本案例中通过 NVIDIA A100 Tensor Core GPU，深势科技开创的“多尺度建模+机器学习+高性能计算”新范式得以进行高效、广泛的应用实践，运用AI表示高维复杂函数和处理大数据的能力，在相邻尺度间两两连接，通过多尺度建模攻克传统分子模拟瓶..
• 本案例使用了NVIDIA A100 Tensor Core GPU、CUDA 加速药物研发与材料设计等微尺度工业设计中分子模拟的典型应用。
客户挑战
氨基酸链条的不同折叠会构成功能各异的蛋白质，锂离子的传输运动影响着电池的性能与使用寿命，这些在人类的生命、能源与制造领域至关重要的性能，都是由物质在微观尺度的结构与性质决定的。
如同飞机、火箭或建筑的设计制造，微观尺度的设计同样需要强大的工业级平台作为研发与设计的承载。对微观粒子进行计算模拟和结构设计，使其展现出符合现实需求的性能，进一步运用到科学研究与行业生产之中，这样的价值链条建立在深势科技打造的微尺度工业设计平台之上。
方案及效果
以新一代分子模拟技术，打造微尺度工业设计平台
借助NVIDIA A100 Tensor Core GPUs、CUDA 和 cuDNN，深势科技开创的“多尺度建模+机器学习+高性能计算”的新范式得以进行广泛、高效的应用实践。深势科技自研的新一代分子模拟技术，运用AI表示高维复杂函数和处理大数据的能力，在相邻尺度间两两连接，通过多尺度建模攻克传统分子模拟瓶颈。运用NVIDIA CUDA 硬件支撑模型训练、推演的全流程，克服了以往研究中的“维数灾难”，在保持量子力学精度的基础上，实现了对数十亿原子规模的体系进行量子力学精度的计算模拟。
NVIDIA GPU 加速科学计算，释放“AI + Science”巨大潜力
“AI + Science” 的科学研究范式是当下的前沿热点。算力、算法与硬件设施的突破进展应用于基础科学领域，将会切实赋能科学研究与产业升级。深势科技作为AI+Science范式的典型企业，致力于以算力算法的进展切实赋能科研突破与产业升级，NVIDIA GPU 助力深势科技加速实现技术迭代与产品部署。
在NVIDIA A100 Tensor Core GPU 提供的 Tensor Core 计算单元之上，深势科技跨尺度建模的计算效率得到稳定保障，能够高效准确地对微观尺度下物质结构与性能进行计算模拟，打造性能优越的微尺度工业设计平台，加速新药研发与新材料发现。
NVIDIA A100 Tensor Core GPUs 作为高性能计算的硬件基础设施，加速深势科技云原生科学计算平台 Lebesgue 的落地，实现从算法到场景的端到端闭环，智能采集、整合优化算力资源，为 AI + Science 的深化发展提供稳定的算力保障。
作为英伟达初创加速计划（NVIDIA Inception）会员企业，深势科技表示：NVIDIA 是 GPU 的发明者，也是人工智能计算的引领者 ; 无论是高性能计算还是人工智能的应用，GPU 加速计算平台都是强大的基础架构。而深势科技作为领先的微尺度工业设计平台公司，其新一代分子模拟算法在保持量子力学精度的基础上，将分子动力学的计算速度提升了至少五个数量级，且对算力的需求与体系的原子数量呈线性依赖；目前使用 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 加速的分子动力学计算已达到数十亿原子的规模。NVIDIA GPU 硬件基础支撑深势科技不断探索、优化物理模型，让 AI 更好地落地到基础科学研究，深度应用于具体行业场景，助力深势科技赋能药物研发、材料设计与电池设计等领域，让 AI+ Science 的科研范式得到更为广阔的实践与发展。