BestBlogs·AI 高分精选 2026-10-29 08:07 中文网页快照

释放 Tensor Core 性能：加速机器学习原子间势

📌 One-Sentence Summary NVIDIA 展示了基于 Tensor Core 的 FP32 方法（BF16x9 与 TF32x3）如何在保持原子模拟所需数值精度的同时，加速机器学习原子间势（MLIP）。 📝 Summary 原子模拟需要在计算成本与精度之间做出权衡。机器学习原子间势（MLIP）借助神经网络弥合了这一差距，但通常需要 FP32 精度来确保分子动力学中轨迹的稳定性。本

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Unlocking Tensor Core Performance for Machine Learning Interatomic Potentials

NVIDIA demonstrates how Tensor Core-based FP32 methods (BF16x9 and TF32x3) accelerate machine learning interatomic potentials (MLIPs) while maintaining the numerical precision required for atomistic simulations.