강력한 Sandia 슈퍼컴퓨터 시뮬레이션은 다이아몬드가 고압에서 어떻게 녹는지 보여줍니다.

미국 샌디아 국립 연구소의 SNAP이라는 슈퍼컴퓨터 시뮬레이션 모델은 수십억 개의 상호 작용하는 원자의 동작을 신속하게 예측하여 극심한 압력과 열에서 다이아몬드가 녹는 방식을 포착했습니다. 수백만 대기에서 지구상에서 가장 단단한 것으로 알려진 물질의 단단한 탄소 격자는 SNAP(스펙트럼 인접 분석 전위) 시뮬레이션에서 균열로 나타나고 비정질 탄소로 녹은 다음 재결정화됩니다. 이 연구는 탄소 기반 외계 행성의 내부 구조를 이해하는 데 도움이 될 수 있으며 다결정 다이아몬드로 만든 캡슐을 사용한 핵융합 노력에 중요한 의미를 가질 수 있습니다.

Sandia National Laboratories의 과학자이자 SNAP의 후원자인 Aidan Thompson은 "이제 동일한 극한 압력 하에서 얼마나 많은 물질이 반응하는지 연구할 수 있습니다."라고 말했습니다. "응용 분야에는 행성 과학 질문이 포함됩니다. 예를 들어 어떤 충격 압력으로 인해 달이 형성되었는지 알 수 있습니다. 또한 극한 조건에서 새로운 재료를 설계하고 제조할 수 있는 문을 열어줍니다." 압력과 온도 재료에 미치는 영향은 거대 행성의 내부 모델을 설계하는 데에도 중요합니다. Sandia의 Z 머신 및 로렌스 리버모어 국립 연구소(LLNL)의 국립 점화 시설과 같은 강력한 에너지부 시설은 지구상의 실험에서 이러한 세계의 거의 동일한 조건을 재현하여 극한에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 압축된 재료. 그러나 이러한 독특하고 강력한 기계조차도 원자 수준 진단의 한계로 인해 이러한 극한 조건에서 주요 미세 변화 메커니즘을 식별할 수 없습니다.

"오직 컴퓨터 시뮬레이션만이 이것을 할 수 있습니다"라고 Thompson은 말했습니다.

시뮬레이션을 설명하는 기술 문서가 매년 컴퓨터 기계 협회(Association for Computing Machinery)가 후원하는 Gordon Bell Prize의 최종 후보로 선정되었습니다. 다이아몬드 모델링은 미국에서 가장 빠른 컴퓨터인 오크리지 국립 연구소의 서밋 슈퍼컴퓨터를 통해 단 하루만에 이루어졌으며, 사우스 플로리다 대학의 Ivan Oleynik 교수가 주도했습니다. 협력 팀에는 샌디아 국립 연구소(Sandia National Laboratories)와 사우스 플로리다 대학(University of South Florida) 외에도 미국 에너지부 국립 에너지 연구 과학 컴퓨팅 센터(National Energy Research Scientific Computing Center)와 Nvidia Corporation의 소프트웨어 개발자가 포함되어 있습니다.

Thompson은 팀의 시뮬레이션이 매우 중요한 문제를 시뮬레이션하고 해결하기 위해 원자 간의 상호 작용을 설명하는 선도적인 기계 학습 방법인 SNAP에 의존했다고 말했습니다.

"우리는 1미크론 크기의 압축 다이아몬드 블록에 대한 대규모 시뮬레이션을 수행했습니다."라고 Thompson은 말했습니다. "이를 위해 우리는 매우 길고 매우 작은 시간 간격에 걸쳐 원자력을 반복적으로 계산하여 수십억 개의 원자의 움직임을 추적합니다."

SNAP은 기계 학습 및 기타 데이터 과학 기술을 사용하여 다음과 같은 대리 모델을 교육합니다. 정확한 원자력을 충실하게 재현합니다. 이는 수백 개의 원자를 포함하는 시스템에서만 작동하는 매우 정확한 양자 역학 계산을 사용하여 계산됩니다. 그런 다음 대리 모델을 확장하여 수십억 개의 원자를 포함하는 시스템의 힘과 가속도를 예측합니다. 대규모 시뮬레이션에서 나타나는 모든 로컬 원자 구조는 정확성을 보장하는 데 필요한 소규모 교육 데이터에 잘 표현됩니다.

최종 제품의 또 다른 핵심 부분은 Summit과 같은 GPU 기반 슈퍼컴퓨터에서 효율적으로 실행되도록 소프트웨어의 성능을 최적화하는 것이라고 Thompson은 말했습니다. "2018년부터 소프트웨어 개선만으로 SNAP 코드 속도를 30배 이상 높이고 이러한 유형의 시뮬레이션 시간을 97% 단축할 수 있었습니다. 동시에 각 세대의 하드웨어는 더욱 강력해졌습니다. 따라서 최근에는 1년이 걸렸을 계산이 이제 Summit에서는 하루 만에 실행될 수 있습니다. "왜냐하면 슈퍼컴퓨터 시간이 비싸고 경쟁이 치열하기 때문입니다."라고 Thompson은 말했습니다. "SNAP은 항상 더 빠르게 실행됩니다." 비용을 절감하고 모델의 실용성을 높입니다.

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Sandia National Laboratories 연구원 Stan Moore와 Mitchell Wood는 SNAP 모델 및 성능의 실질적인 개선에 중요한 기여를 했습니다.

슈퍼컴퓨터에서 SNAP을 실행하는 데 사용됩니다. 최적화 소프트웨어는 새로운 SNAP 모델을 구축하기 위한 Sandia의 LAMMPS 분자 역학 코드의 오픈 소스 버전도 공개되어 있습니다.