Breaking the Exascale Barrier for the Electronic Structure Problem in Ab-Initio Molecular Dynamics
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि एक संशोधित गैर-लंबवत स्थानीय उप-मैट्रिक्स विधि (modified non-orthogonal local submatrix method) 4,400 NVIDIA A100 GPU पर 1.1 EFLOP/s से अधिक की उपलब्धि प्राप्त करती है, जो 83 मिलियन परमाणुओं तक वाले SARS-CoV-2 स्पाइक प्रोटीन के अब-इनिटियो आणविक गतिशीलता (ab-initio molecular dynamics) सिमुलेशन को सक्षम बनाती है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। यह एक ऐसे प्रीप्रिंट की AI से तैयार की गई व्याख्या है जिसकी अभी सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई है। यह चिकित्सकीय सलाह नहीं है। इस सामग्री के आधार पर स्वास्थ्य संबंधी फैसले न लें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
पदार्थ अपने सबसे मौलिक स्तर पर कैसे व्यवहार करता है, इसे समझने के लिए वैज्ञानिक अक्सर 'एब-इनिटियो' (ab-initio) मॉलिक्यूलर डायनेमिक्स नामक तकनीक का सहारा लेते हैं। यह दृष्टिकोण अणुओं, सतहों या ठोस पदार्थों में परमाणुओं की गति का अनुकरण करने का प्रयास करता है, जो उन बलों की गणना करता है जो उन्हें धकेलते और खींचते हैं। पुराने तरीकों के विपरीत, जो सरलीकृत, अनुभवजन्य नियमों पर निर्भर करते हैं, यह तकनीक इलेक्ट्रॉनों की जटिल क्वांटम-मैकेनिकल समस्या को सीधे हल करती है। यह इलेक्ट्रॉनों को एक अस्पष्ट पृष्ठभूमि के रूप में नहीं, बल्कि मुख्य पात्रों के रूप में देखती है जिनका व्यवहार यह निर्धारित करता है कि परमाणु आपस में कैसे क्रिया करते हैं। हालाँकि यह रासायनिक प्रतिक्रियाओं और भौतिक गुणों की एक अत्यधिक सटीक तस्वीर प्रदान करता है, लेकिन इसकी एक भारी कीमत है: इस प्रणाली के आकार के साथ आवश्यक कम्प्यूटेशनल प्रयास इतनी तेजी से बढ़ता है कि बड़े, वास्तविक संरचनाओं का अनुकरण करना लंबे समय तक असंभव माना जाता रहा है। दशकों तक, शोधकर्ता पदार्थ के छोटे टुकड़ों का अध्ययन करने के लिए मजबूर थे, जो यह देखने में असमर्थ थे कि अरबों परमाणु एक जीवित कोशिका या एक जटिल सामग्री में एक साथ कैसे चलते हैं।
जर्मनी के पाडरबोर्न विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने अब इस बाधा को पार कर लिया है, और 83 मिलियन परमाणुओं तक की प्रणालियों के लिए इलेक्ट्रॉनिक संरचनाओं का अनुकरण करने का एक तरीका प्रदर्शित किया है। 'नॉन-ऑर्थोगोनल लोकल सबमैट्रिक्स' (non-orthogonal local submatrix) नामक विधि को अनुकूलित करके और इसे हजारों विशेष ग्राफिक्स प्रोसेसरों से लैस एक विशाल सुपरकंप्यूटर पर चलाकर, उन्होंने 1.1 एक्साफ्लॉप्स (exaflops) से अधिक की निरंतर कंप्यूटिंग गति प्राप्त की। इसका अर्थ है कि सिस्टम ने प्रति सेकंड एक क्विंटिलियन (एक अरब अरब) से अधिक फ्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशन्स किए, जो एक ऐसा मील का पत्थर है जो इस विशिष्ट वैज्ञानिक अनुप्रयोग को "एक्सास्केल" (exascale) बाधा को तोड़ने वाले शुरुआती अनुप्रयोगों में शामिल करता है। शोधकर्ताओं ने केवल एक सिमुलेशन नहीं चलाया; उन्होंने गणितीय कार्य को व्यवस्थित करने का एक नया तरीका विकसित किया ताकि हार्डवेयर अपनी अधिकतम सैद्धांतिक क्षमता के लगभग 80 प्रतिशत पर कार्य कर सके। उनका कार्य सिद्ध करता है कि सही एल्गोरिदम समायोजन के साथ, संपूर्ण प्रोटीन का क्वांटम व्यवहार उनके जलीय घोल में निकालना संभव है, जो जैविक मशीनरी और जटिल सामग्रियों का अभूतपूर्व विवरण के साथ अध्ययन करने का द्वार खोलता है।
इन सिमुलेशनों में मुख्य चुनौती यह है कि हर बार जब एक परमाणु हिलता है, भले ही वह बहुत मामूली सा हो, तो उस परमाणु पर कार्य करने वाले नए बलों को निर्धारित करने के लिए पूरी प्रणाली की इलेक्ट्रॉनिक संरचना की पुनर्गणना करनी पड़ती है। पारंपरिक दृष्टिकोणों में, परमाणुओं की संख्या बढ़ने के साथ यह पुनर्गणना अत्यधिक धीमी हो जाती है। शोधकर्ताओं ने एक ऐसी विधि का उपयोग किया जो इस विशाल गणितीय समस्या को 'सबमैट्रिक्स' (submatrices) नामक छोटे, प्रबंधनीय टुकड़ों में तोड़ देती है। पूरे सिस्टम के लिए समीकरण को एक साथ हल करने के बजाय, कंप्यूटर डेटा के छोटे खंडों को अलग करता है, उन्हें स्वतंत्र रूप से हल करता है, और फिर परिणामों को पुन: संयोजित करता है। यह "लोकल" (स्थानीय) दृष्टिकोण कंप्यूटर के विभिन्न हिस्सों के बीच निरंतर संचार की आवश्यकता को समाप्त करता है, जो आमतौर पर बड़े पैमाने के सिमुलेशन में बाधा बनता है। टीम ने इस विधि को एक विशिष्ट जैविक लक्ष्य पर लागू किया: SARS-CoV-2 वायरस का स्पाइक प्रोटीन, जो वह संरचना है जिसका उपयोग वायरस मानव कोशिकाओं से जुड़ने के लिए करता है। उन्होंने लिपिड परत में एंकर किए गए और पानी से घिरे हुए प्रोटीन का अनुकरण किया, जिससे उनके प्रारंभिक परीक्षणों के लिए लगभग 1.7 मिलियन परमाणुओं वाली प्रणाली बनी, और फिर इन प्रोटीनों के एक ग्रिड तक विस्तार किया ताकि कुल 83 मिलियन परमाणुओं तक पहुँचा जा सके।
इस स्तर का प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए, शोधकर्ताओं को केवल अधिक कंप्यूटरों का उपयोग करने से आगे जाना था; उन्हें यह मौलिक रूप से सोचना पड़ा कि सॉफ्टवेयर हार्डवेयर के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है। उन्होंने जिस सुपरकंप्यूटर का उपयोग किया, वह नेशनल एनर्जी रिसर्च साइंटिफिक कंप्यूटिंग सेंटर में स्थित है और 4,400 NVIDIA A100 ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स से लैस है। ये चिप्स भारी मात्रा में समानांतर गणनाओं को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, लेकिन वे बड़े, सघन डेटा ब्लॉक्स पर काम करते समय सबसे अधिक कुशल होते हैं। एल्गोरिदम के मूल संस्करण ने ऐसे सबमैट्रिक्स बनाए जो इन चिप्स की शक्ति का पूर्ण उपयोग करने के लिए अक्सर बहुत छोटे थे। टीम ने एक नया 'ह्यूरिस्टिक' (heuristic), या निर्णय लेने के नियमों का एक सेट पेश किया, जिसने प्रसंस्करण करने से पहले डेटा के कई कॉलमों को बड़े सबमैट्रिक्स में संयोजित किया। यह समायोजन केवल एक मामूली बदलाव नहीं था; यह ग्राफिक्स प्रोसेसरों की विशिष्ट प्रदर्शन विशेषताओं पर आधारित एक रणनीतिक बदलाव था। विभिन्न आकार के मैट्रिसेस को गुणा करने की गति को मापकर, शोधकर्ताओं ने डेटा के समूहीकरण को अनुकूलित किया ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि हार्डवेयर अपने शिखर पर कार्य कर रहा है। इस संशोधन ने सिस्टम को एक ऐसा प्रदर्शन स्तर बनाए रखने की अनुमति दी जो इस प्रकार की गणना के लिए पहले अप्राप्य माना जाता था।
इस प्रयास के परिणामों को स्पाइक प्रोटीनों के एक ग्रिड पर सिमुलेशन चलाकर मापा गया, जिससे प्रभावी रूप से 83 मिलियन परमाणुओं वाला एक आभासी वातावरण बनाया गया। टीम ने गणना के प्रत्येक चरण को पूरा करने में लगने वाले समय और किए गए कुल गणितीय ऑपरेशन्स की संख्या को ट्रैक किया। उन्होंने पाया कि सिस्टम ने लगातार 1.106 और 1.127 एक्साफ्लॉप्स के बीच की गति प्रदान की, जो हार्डवेयर के सैद्धांतिक शिखर प्रदर्शन का लगभग 80 प्रतिशत बनाए रखती है। यह एक महत्वपूर्ण उपलब्धि है क्योंकि उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग सिस्टम अक्सर हजारों प्रोसेसरों तक स्केल करने पर उच्च दक्षता बनाए रखने में संघर्ष करते हैं; आमतौर पर, संचार ओवरहेड बढ़ने के साथ दक्षता गिर जाती है। इस मामले में, विधि की स्थानीय प्रकृति का अर्थ था कि प्रोसेसर अपना अधिकांश समय गणना करने में बिता रहे थे न कि डेटा की प्रतीक्षा करने में। शोधकर्ताओं ने सत्यापित किया कि सिमुलेशन की सटीकता उच्च बनी रही, यह सुनिश्चित करते हुए कि गति के लाभ वैज्ञानिक वैधता की कीमत पर नहीं आए।
यह सफलता केवल एक वायरस के सिमुलेशन के बारे में नहीं है; यह कम्प्यूटेशनल विज्ञान के लिए एक नई क्षमता का प्रतिनिधित्व करती है। दस लाखों परमाणुओं वाली प्रणालियों के लिए इलेक्ट्रॉनिक संरचनाओं को मॉडल करने की क्षमता का अर्थ है कि वैज्ञानिक अब उन घटनाओं का अध्ययन कर सकते हैं जो पहले पहुंच से बाहर थीं, जैसे कि उनके प्राकृतिक, जलीय वातावरण में बड़े बायोमोलेक्यूल्स का व्यवहार या तनाव के तहत जटिल सामग्रियों के गुण। यह विधि किसी भी ऐसी समस्या पर लागू करने के लिए पर्याप्त बहुमुखी है जिसमें डेटा के एक बड़े, विरल (sparse) सेट के लिए गणितीय फलन का मूल्यांकन करने की आवश्यकता होती है, न कि केवल आणविक गतिशीलता (molecular dynamics) पर। एक वास्तविक-दुनिया के वैज्ञानिक अनुप्रयोग के लिए एक्सास्केल प्रदर्शन प्राप्त करने की क्षमता का प्रदर्शन करके, शोधकर्ताओं ने भविष्य के उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग के लिए एक ब्लूप्रिंट प्रदान किया है। उन्होंने दिखाया है कि एल्गोरिदम डिजाइन को हार्डवेयर क्षमताओं के साथ संरेखित करके, उन समस्याओं को हल करना संभव है जो कभी गणना करने के लिए बहुत बड़ी मानी जाती थीं, जिससे जीवन और पदार्थ के अध्ययन के लिए परमाणुओं और इलेक्ट्रॉनों की क्वांटम मैकेनिकल दुनिया अधिक स्पष्टता के साथ सामने आई है।
अपने क्षेत्र के पेपरों की भीड़ में उलझे हुए हैं?
आपके रिसर्च कीवर्ड से मेल खाने वाले सबसे नए और अलग सोच वाले पेपरों का रोज़ाना Digest पाएँ—तकनीकी सारांश के साथ, आपकी भाषा में।