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利用 Tensor Core 加速机器学习原子间势能的分子动力学模拟

文章介绍了一种在 NVIDIA GPU 上使用 FP32 Tensor Core 技术加速机器学习原子间势能（MLIP）推理的方法。通过将 FP32 操作分解为低精度组件并在 Tensor Core 上计算，该方法在不损失数值精度的前提下显著提升了矩阵乘法吞吐量，从而优化了大规模分子动力学模拟的性能与稳定性。