百倍加速、科研级精度：CANN社区MCE SIG发布首个算子LJForceFused，破解分子动力学算力困局

1.引言

CANN开源社区首个聚焦材料化学工程的开源组织Material Chemical Engineering SIG（材料化学工程特别兴趣小组，以下简称“MCE SIG”）正式发布由Committer （@Magic_LF）提交的首个科学计算算子LJForceFused，该算子采用Ascend C原生开发，并已成功应用实践于中国石油集团材料设计场景，实现了学术研究工具到工业落地的闭环验证，打通了底层算法到业务场景的落地路径，为后续场景规模开展打下坚实的基础。

2.分子动力学算力困局：分子动力学模拟的四重挑战

分子动力学模拟是化工、材料领域的核心"数字实验"工具，广泛应用于催化剂设计、药物分子对接、电池材料研发等场景。然而，传统模拟面临严峻瓶颈：

• 计算复杂度高：随原子数呈O(N²)增长，工业级体系涉及百万级原子

• 内存带宽瓶颈：分步计算导致中间结果出现片上内存反复搬运16次以上，片上内存带宽受限

• 开发门槛高：异构芯片开发需精通硬件架构与手动优化，周期长

• 精度效率难兼顾：科学计算对能量守恒要求严苛，常牺牲性能保精度

3.核心创新：融合计算范式

LJForceFused是CANN开源社区MCE SIG发布的首个面向流程工业的加速算子，为分子动力学模拟中的Lennard-Jones力场计算提供深度优化。其核心创新在于将传统需要多步完成的距离计算、势能计算、力向量计算融合为单次计算，实现"一次读取，全量计算，一次写回"。原生支持Atlas A2/A3系列产品。

计算公式：

Lennard-Jones 势能：

Lennard-Jones 力：

其中：

r-两原子间距离

ε-势阱深度

σ-零势能距离

r⃗-距离向量

4.三大技术突破

4.1内存带宽优化：内存搬运次数从16次降低至2次

传统分步计算需要16次片上内存搬运，成为性能瓶颈：

传统方案流程：

• 读取坐标→写回距离(2次)

• 读取距离→写回势能(2次)

• 读取距离→写回力向量(6次)

• 读取力分量→写回结果(6次)

LJForceFused融合优化：

• 2次片上内存搬运：一次读取坐标到片上UB，UB内完成全部计算，一次写回结果

• 零中间结果存储：减少内存占用

• 单次Kernel启动：消除多次启动开销

4.2计算效率优化：O(N²)到O(N)的跨越

4.3科学计算精度保证

• 强制FP32精度：科学计算数值稳定性要求，拒绝FP16精度损失

• 能量守恒验证：力场计算精度直接影响分子动力学模拟的能量守恒性

• 可复现性保证：相同输入确保相同输出，满足科研论文可复现要求

4.4约束说明

• 输入坐标必须为 FLOAT32 类型

• 原子数 N 不超过 65535

• cutoff 必须大于 0

5.精度验证：双精度对标，误差<0.3%

与PyTorch双精度参考实现对比验证：

验证标准：相对误差 < 1%，实际表现优于标准5倍以上

6.性能验证：相对公共基础算子实现百倍以上加速，分子结构越复杂原子数越多性能提升越明显。

趋势洞察：随着模拟规模增大，NPU融合算子性能稳定在“百倍以上”。

7.应用场景

LJForceFused通过计算融合与内存优化，在保持科研级精度的前提下，将分子动力学模拟的核心计算效率提升两个数量级，使昇腾NPU的高算力真正转化为化工研发的生产力工具。

该算子覆盖六大应用领域，涵盖催化剂设计、材料研发制药工程、石油化工、膜分离、电池材料等多个分子动力学模拟场景。

8.立即体验

诚挚邀请化工、材料、能源领域的开发者、科研工作者与企业伙伴加入Material Chemical Engineering SIG，下载体验LJForceFused算子。代码已完整开源，文档详尽，测试脚本即拿即用，期待您的反馈与贡献，共同打磨面向流程工业的开源基础设施，携手推动AI for Science在流程工业的深度落地，让昇腾NPU的高算力真正转化为材料化学工程的生产力工具！

联系公邮：mce-owner@cann.osinfra.cn