Jueves 29 de octubre de 2026 ·

Usar los núcleos tensoriales de la GPU para acelerar los potenciales interatómicos con aprendizaje automático

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El artículo explica que los potenciales interatómicos basados en aprendizaje automático (MLIP) usan redes neuronales para predecir energías y fuerzas entre átomos, con menos coste que la teoría del funcional de la densidad. Señala que muchos de estos modelos siguen ejecutándose en FP32, pese a que las GPU de NVIDIA ofrecen mucho más rendimiento en multiplicaciones de matrices con menor precisión, y trata de aprovechar esos núcleos tensoriales.

Qué significa

Los investigadores de simulación molecular podrían ejecutar sistemas más grandes y durante más tiempo con el mismo hardware, si se aprovechan los núcleos tensoriales sin perder estabilidad.

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