2020-11-20
今天，深度势能（DP）团队获得了高性能计算最高奖项——戈登贝尔奖（Gordon Bell Prize）。相比于DP获奖，更为重要的是，DP团队的工作开启了新的范式。在这个范式里，人工智能（AI）、高性能计算（HPC）、物理模型三者缺一不可！
对于做分子与材料模拟的人：拥抱人工智能与高性能计算是分子与材料模拟的未来。人工智能与高性能计算将助力我们兼顾各尺度物理模型的精度和效率，解决更多复杂的科学和应用问题。
对于做HPC的人：HPC的传统战场是物理模型出发的科学计算、AI是HPC的新宠。但是，从这个工作起，HPC有了新的主题，即用AI将科学计算推向极致。
对于做AI的人：AI应该跳出计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）这样的典型应用场景。从这个工作起，AI也有了新的主题，即与HPC结合，真正解决科学计算中很多困难的科学问题、应用问题。
站在这个时间节点上，回顾过去：
1）分子与材料模拟过去的困境是什么？一句话：快和准不可兼得。经验模型快而不准，底层模型准而不快；
2）为什么需要AI？因为AI给了我们对高维函数的表示能力，基于物理原则的AI模型可以有效兼顾效率和准确性，并具有传统AI不可比拟的可解释性；
3）为什么需要HPC？为了将模拟的规模和效率推向极致，推动我们加快走完科学研究和技术创新之间的最后一公里。
站在这个时间节点上，展望未来：
1）AI与HPC将助力解决更多的科学计算和生产实践中的难题；
2）新的范式下将诞生新的算法、新的软件、新的高性能优化任务，甚至新的软/硬件设计需求。
HPC AI Physical Models，这个方向大有可为！
感谢每一位项目团队成员：贾伟乐、王涵、陈默涵、路登辉、林霖、Roberto Car、鄂维南、张林峰。感谢所有支持我们的伙伴！未来很长，我们再接再厉！
更多关于戈登贝尔奖的介绍见“走近高性能领域的诺贝尔奖”。以下为决赛视频，点击阅读原文查看官方获奖链接。
https://v.qq.com/x/page/a3205c5xysp.html
（转载自深度势能）
