动态相关能的计算是量子化学计算中强关联体系求解的关键。近日，我中心高性能部科研人员同南京大学、山东大学科研人员合作，开发了一种名为PASCI的异构并行计算框架，能够高效地计算动态电子相关。该框架的特点包括：1. 避免分支分歧的GPU算法；2. 三级负载映射策略，确保进程、GPU warp和GPU线程之间的负载平衡；3. 内存占用模型和性能模型。实验证明，新的GPU算法相比原始GPU算法，平均性能提高了6.6倍（最高可达13.8倍），在实际使用中加速了2-4个数量级。借助“东方”超算超强资源，得以系统地评估了PASCI的强可扩展性，并获得良好的效果。
研究团队的成果将有助于推动量子化学领域的发展，特别是在描述大规模和强关联化学体系的复杂电子结构方面的研究。PASCI框架的成功开发为加速基于行列式的组态相互作用计算提供了宝贵的经验。这一突破将为解决实际化学问题和设计新的功能材料提供更准确和高效的工具。
三级负载映射策略
该研究成果被International Conference on Parallel Processing（CCF B）会议录用。论文第一作者为我中心博士研究生靳润锋，通讯作者分别为我中心金钟研究员/导师、马英晋副研究员和山东大学马海波教授。该成果得到中国科学院先导专项、国家自然科学基金和中国科学院青年创新促进会的支持。
Runfeng Jin, Wenhao Liang, Haoyuan Zhang, Yinxuan Song, Zhen Luo, Haibo Ma, Yingjin Ma, and Zhong Jin. 2024. PASCI : A Scalable Framework for Heterogeneous Parallel Calculation of Dynamical Electron Correlation. In The 53rd International Conference on Parallel Processing (ICPP ’24), August 12–15, 2024, Gotland, Sweden. https://doi.org/10.1145/3673038.3673098.
责任编辑：郎杨琴