NVIDIA, 재학습 없이 MLIP 분자 동역학 최대 1.7배 가속

NVIDIA, 재학습 없이 MLIP 분자 동역학을 최대 1.7배 가속한 Tensor Core FP32 기법 실측 기법 공개

·2026.11.03 20:00

핵심 내용

NVIDIA가 재학습 없이 MLIP 분자 동역학을 최대 1.7배 가속하는 FP32 기법을 공개했다.

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NVIDIA와 EPFL 연구진이 재학습 없이 MLIP의 FP32 행렬 곱을 Tensor Core로 가속하는 기법을 공개함
Blackwell GPU에서 BF16x9 기법 적용 시 17,280개 원자 계에서 MD 스텝 속도 1.70배 향상, 정확도는 원자당 에너지 오차 1.9e-10 ~ 1.6e-8 eV 수준
Ampere 및 Hopper GPU에서는 TF32x3 기법 적용 시 MD 스텝 속도 최대 1.49배 향상, 일반 TF32 대비 물리적 안정성 및 수렴성 우위 확인
Blackwell은 PyTorch 2.15.0 환경 변수 설정만으로 적용 가능, Ampere/Hopper는 CUTLASS 기반 커스텀 레이어 구현 필요

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