Speaker
Robert Schade
(Paderborn University, Paderborn Center for Parallel Computing)
Description
Zur Simulation von chemischen und biologischen Prozessen in großen Systemen basierend auf quantenmechanischen Methoden sind Algorithmen notwendig, die linear mit der Atomanzahl skalieren. Wir präsentieren einen neuen massiv-parallelen Algorithmus basierend auf dem
Submatrix-Ansatz für die approximative Berechnung von Matrixfunktionen.
Es resultiert eine linear-skalierender Methode, die Kommunikation vermeidet und zusammen mit einem Kompensationsschema für die Nutzung niedriger/gemischter Genauigkeit von Tensor-Cores in GPUs geeignet ist.
Beispielergebnisse der Skalierung und Effizienz auf dem JUWELS-Booster für mehr als 100 Mio. Atome, bis zu 1536 NVIDIA A100 GPUs und 324 PFLOP/s in FP16/FP32 gemischter Genauigkeit werden diskutiert.
