在材料科学的发展历程中，研究范式经历了实验观测到理论建模到计算机模拟再到大数据挖掘的演进，每一次迭代都加速了新型功能材料的预测与发现。如今，随着AI时代的到来，科研人员正不断探索如何借助大语言模型（LLM）、图神经网络（GNN）和扩散模型（Diffusion Model）等前沿算法推动材料研发，AI for Materials已成为材料科学领域的研究热点。在这一背景下，沐曦集成电路（上海）股份有限公司（以下简称“沐曦股份”）与飞桨智能材料科学开发套件PaddleMaterials携手完成深度适配与联合测试，成功验证多种材料科学智算模型在沐曦GPU上的高效运行，充分展现了国产AI硬件在材料科学智算中的强大潜力，并彰显了国产AI基础框架×智能材料科学×GPU硬件的蓬勃生机与无限活力。

沐曦股份专注于异构计算，提供安全可靠的GPU芯片及完整解决方案，打造全栈GPU产品线——曦思N系列用于智算推理，曦云C系列用于通用计算，曦彩G系列用于图形渲染，满足高能效与高通用性的算力需求。

本轮适配覆盖多个材料科学智算核心场景，典型测试案例均顺利通过，充分展现了国产芯片与飞桨科学计算套件在高适配性与高性能上的卓越表现。

材料科学智算场景包括：MLIP（Machine Learning Interatomic Potential）：机器学习原子间势函数（代表模型：CHGNet、MatterSim）；PP（Property Prediction）：性质预测（代表模型：DimeNet++、MEGNet、Comformer）；SG（Structure Generation）：结构生成（代表模型：MatterGen、DiffCSP）；SE（Spectrum Elucidation）：谱图解析（代表模型：DiffNMR）；

图：沐曦适配模型精度与benchmark精度表现对比

在本轮合作中，沐曦股份AI芯片平台展现出优异的计算稳定性与能效比；同时，PaddleMaterials也凭借原生国产化支持：飞桨全栈自研，广泛适配多款国产AI芯片；材料科学智算优化：针对多种AI for Materials场景进行深度调优；开放协作生态：开源开放，文档完善，开发体验友好，助力科研模型快速落地等优势，成为国产芯片生态的首选平台。

PaddleMaterials通过数据驱动与机理驱动的深度融合，不断拓展生态边界，加速新材料的探索、发现与应用，迈向AI for Materials第五范式。此次与沐曦股份的深度合作，更彰显出国产材料科学智算软件框架与国产硬件协同发展的新格局。

来源：东北网