Recentemente, a equipe do Centro de Informação em Rede da Academia Chinesa de Ciências desenvolveu o software HIP-DFPT para computação quântica perturbativa em larga escala em clusters de GPU heterogêneos. O software, voltado para as características de carga irregular na computação quântica perturbativa, propõe métodos como reorganização de microtarefas, otimização de memória GPU e pipeline assíncrono multi-fluxo, reorganizando um grande número de tarefas computacionais de granulação fina em unidades de microtarefas mais adequadas para execução em GPU, melhorando a utilização de threads e a eficiência de acesso a dados, e reduzindo a sobrecarga de comunicação e transferência de dados.
A teoria quântica perturbativa é uma importante ferramenta teórica para estudar as propriedades de resposta de materiais e sistemas moleculares, podendo revelar características físicas microscópicas como espectros de fônons, polarizabilidade e espectroscopia Raman, com significativo valor de aplicação em áreas como ciência dos materiais, física da matéria condensada e simulação molecular.
A equipe de pesquisa propôs um método de modelagem de desempenho baseado em IA para código de ramificação complexa, que pode prever rapidamente o tempo de execução de tarefas amostrando apenas uma pequena quantidade de dados de execução, e projetou um algoritmo de balanceamento de carga híbrido multinível, realizando a otimização cooperativa do escalonamento dinâmico entre nós e dentro da GPU. Resultados experimentais mostram que o HIP-DFPT pode ser escalado para 8192 GPUs nacionais e suporta simulação de precisão de elétrons totais para sistemas com escala de 200.000 átomos, com um aumento de 70% na taxa de transferência atômica, validando a capacidade de paralelização e o potencial de aplicação em engenharia do software em computação quântica perturbativa em larga escala, fornecendo um novo caminho técnico para a otimização inteligente de programas de computação científica complexa em clusters de GPU heterogêneos.
Informa-se que os resultados da pesquisa foram aceitos para publicação no IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (periódico classe A do CCF).