CPU集群上的神经网络原子间势预测的有效缩放
公开
摘要
提供了CPU集群上的神经网络原子间势预测的有效缩放。使用跨多个处理器并行化的机器学习系统来描述元素模拟。多元素系统被划分成多个分区，每个分区包括包含在分区内的实元素的子集和影响实元素的分区外的空元素。对于多个处理器中的每个处理器，通过使得向后穿过具有多个层并且跨多个处理器并行化的图神经网络(GNN)来为多元素系统内的实元素预测力矢量，该预测包括为GNN的多个层中的每一层分别调整邻居距离。基于力矢量来描述物理现象。
基本信息
专利标题 ：
CPU集群上的神经网络原子间势预测的有效缩放
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114360655A
申请号 ：
CN202111143360.3
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2021-09-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
M·科恩布鲁斯J·麦罗阿
申请人 ：
罗伯特·博世有限公司
申请人地址 ：
德国斯图加特
代理机构 ：
中国专利代理(香港)有限公司
代理人 ：
毕铮
优先权 ：
CN202111143360.3
主分类号 ：
G16C10/00
IPC分类号 ：
G16C10/00 G16C20/70 G16C20/90 G16C60/00 G06F9/50 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16C
计算化学;化学信息学; 计算材料科学
G16C10/00
计算理论化学，例如特别适用于量子化学、分子力学、分子动力学等的理论方面的ICT
法律状态
2022-04-15 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
