量子微扰理论是研究材料和分子体系响应性质的重要计算方法，可用于揭示声子谱、极化率、拉曼光谱等微观物理特性，在材料科学、凝聚态物理和分子模拟等领域具有重要应用价值。

中心人工智能技术与应用发展部研发了面向异构GPU集群的大规模量子微扰计算软件HIP-DFPT。该软件面向量子微扰计算中的不规则负载特征，提出微任务重组、GPU内存优化和多流异步流水等方法，将大量细粒度计算任务重组为更适合GPU执行的微任务单元，提升线程利用率和数据访问效率，降低通信与数据传输开销。

团队提出了面向复杂分支代码的AI性能建模方法，仅采样少量运行数据即可快速预测任务执行时间，并设计混合多级负载均衡算法，实现节点间、GPU内动态调度的协同优化。实验结果表明，HIP-DFPT可扩展至8192张国产GPU，并支持20万原子规模体系的全电子精度模拟，原子吞吐量提升70%，验证了该软件在大规模量子微扰计算中的并行扩展能力和工程应用潜力，为复杂科学计算程序在异构GPU集群上的智能化优化提供了新的技术路径。相关成果被期刊 IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems 录用。成果受到国家重点研发计划（2024YFB4506000）、国家自然科学基金（92570112）和中国科学院信息化专项（CAS-WX2021SF-0105）的支持。论文第一作者为我中心高级工程师万萌，正高级工程师王珏为通讯作者。 

HIP-DFPT架构图

相关成果：

Meng Wan, Hao Du, Jue Wang*, Shunde Li, Honghui Shang, He Bai, Peng Shi, Yuchen Pang, Ying Liu, Jinrong Jiang, Yangang Wang, Xuebin Chi. HIP-DFPT: Scalable Optimization of Irregular Workloads in Quantum Perturbation on GPU Clusters. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2026.

责任编辑：郎杨琴