(SeaPRwire) – ການເຊື່ອມໂຍງໃໝ່ຊ່ວຍໃຫ້ການຈຳລອງວັດສະດຸທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງໃນລະດັບອຸດສາຫະກຳ
CAMBRIDGE, Mass ແລະ TOKYO, ວັນທີ 14 ເມສາ 2026 — Matlantis ໄດ້ປະກາດໃນມື້ນີ້ກ່ຽວກັບການເຊື່ອມໂຍງ NVIDIA ALCHEMI Toolkit ເຂົ້າໃນແພລັດຟອມຂອງຕົນ ເພື່ອສະໜອງປະສິດທິພາບການຄຳນວນທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນສຳລັບການຈຳລອງວັດສະດຸອຸດສາຫະກຳ.
ຜົນສຳເລັດໃໝ່ນີ້ສ້າງຂຶ້ນບົນພື້ນຖານທີ່ແຂງແກ່ນຂອງການຮ່ວມມືດ້ານເຕັກນິກ ແລະ ການປະສານງານລະຫວ່າງສອງບໍລິສັດ. Matlantis ເຄີຍໄດ້ເຊື່ອມໂຍງ NVIDIA Warp-optimized kernels ເຂົ້າໃນລະບົບການຈຳລອງຂອງຕົນ, ລວມທັງອົງປະກອບທີ່ສຳຄັນເຊັ່ນ: ການສ້າງລາຍຊື່ເພື່ອນບ້ານ ແລະ ການແກ້ໄຂການກະຈາຍ DFT-D3. ການເຊື່ອມໂຍງເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຄຳນວນລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ບັນລຸການປັບປຸງຄວາມໄວສູງເຖິງ 10 ເທົ່າໃນການຄຳນວນອະຕອມທີ່ສຳຄັນ.
LightPFP: ການຂະຫຍາຍການຈຳລອງໃຫ້ຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການຂອງອຸດສາຫະກຳ (ມີໃຫ້ບໍລິການໃນກາງເດືອນເມສາ): LightPFP, ທ່າແຮງນ້ຳໜັກເບົາຂອງ Matlantis ສຳລັບການຈຳລອງຂະໜາດໃຫຍ່, ໄດ້ເຊື່ອມໂຍງກັບ NVIDIA ALCHEMI Toolkit-Ops. ເພື່ອຮັບປະກັນການຈັດສັນຊັບພະຍາກອນທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະ ການດຳເນີນງານທີ່ມີສະຖຽນລະພາບສູງ, LightPFP ໄດ້ປ່ຽນໄປໃຊ້ສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ອີງໃສ່ເຊີບເວີ ທີ່ສາມາດເອີ້ນໃຊ້ໄດ້ຢ່າງລຽບງ່າຍຈາກສະພາບແວດລ້ອມໂນດບຸກມາດຕະຖານ. ໃນຂະນະທີ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການສື່ສານເປັນຂໍ້ຈຳກັດທົ່ວໄປໃນການຕັ້ງຄ່າແບບກະຈາຍດັ່ງກ່າວ, Matlantis ໄດ້ແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍນີ້ໄດ້ຢ່າງສຳເລັດຜົນໂດຍການປ່ຽນແທນຂະບວນການສ້າງລາຍຊື່ເພື່ອນບ້ານໃນລະຫວ່າງການຄາດຄະເນດ້ວຍ NVIDIA ALCHEMI Toolkit-Ops.
ແຜນງານໃນອະນາຄົດ: ການເຊື່ອມໂຍງ PFP: ໃນອະນາຄົດ, Matlantis ຍັງວາງແຜນທີ່ຈະເຊື່ອມໂຍງ Universal Machine-Learning Interatomic Potential (uMLIP) ທີ່ເປັນຜະລິດຕະພັນຫຼັກຂອງຕົນ, PFP, ເຂົ້າກັບ NVIDIA ALCHEMI Toolkit. ການພັດທະນາທີ່ຈະມາເຖິງນີ້ມີຈຸດປະສົງເພື່ອເພີ່ມພະລັງໃຫ້ແກ່ການຄົ້ນຄວ້າຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ການອອກແບບວັດສະດຸອຸດສາຫະກຳຂະໜາດໃຫຍ່, ເຊື່ອມຕໍ່ຊ່ອງຫວ່າງດ້ວຍປະສິດທິພາບ GPU ທີ່ບໍ່ມີໃຜທຽບເທົ່າ.
“ການຮ່ວມມືຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງພວກເຮົາກັບ NVIDIA ສະແດງເຖິງຄວາມມຸ່ງໝັ້ນຂອງພວກເຮົາທີ່ຈະສະໜອງເຄື່ອງມືທີ່ກ້າວໜ້າທີ່ສຸດສຳລັບນັກພັດທະນາວັດສະດຸ,” ທ່ານ Masateru Kawaguchi, ຮອງປະທານພະແນກຜະລິດຕະພັນ, Matlantis, ກ່າວ. “ດ້ວຍ LightPFP, ຕາມດ້ວຍແຜນການຂອງພວກເຮົາສຳລັບທ່າແຮງ PFP ເຕັມຮູບແບບ, ພວກເຮົາກຳລັງຊ່ວຍໃຫ້ລູກຄ້າເລັ່ງວົງຈອນ R&D ຂອງພວກເຂົາ ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາລະດັບຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ປະສິດທິພາບສູງສຸດໃນອຸດສາຫະກຳ.”
ສຳລັບຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບ NVIDIA ALCHEMI Toolkit, ເຂົ້າເບິ່ງທີ່ https://developer.nvidia.com/blog/building-custom-atomistic-simulation-workflows-for-chemistry-and-materials-science-with-nvidia-alchemi-toolkit/.
ກ່ຽວກັບ Matlantis
Matlantis, ທີ່ພັດທະນາຮ່ວມກັນໂດຍ PFN ແລະ ENEOS, ເປັນເຄື່ອງຈຳລອງອະຕອມແບບທົ່ວໄປທີ່ຮອງຮັບການຄົ້ນພົບວັດສະດຸຂະໜາດໃຫຍ່ໂດຍການສ້າງພຶດຕິກຳຂອງວັດສະດຸໃໝ່ໃນລະດັບອະຕອມໃນຄອມພິວເຕີ. PFN ແລະ ENEOS ໄດ້ລວມເອົາຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງເຂົ້າໃນເຄື່ອງຈຳລອງທາງຟີຊິກແບບດັ້ງເດີມ ເພື່ອເພີ່ມຄວາມໄວໃນການຈຳລອງຫຼາຍສິບພັນເທົ່າ ແລະ ເພື່ອຮອງຮັບວັດສະດຸທີ່ຫຼາກຫຼາຍ. Matlantis ໄດ້ເປີດຕົວໃນເດືອນກໍລະກົດ 2021 ໃນຮູບແບບຊອບແວເປັນບໍລິການ (SaaS) ທີ່ອີງໃສ່ຄລາວ ໂດຍ Matlantis Corp. (ເມື່ອກ່ອນຊື່ Preferred Computational Chemistry), ເຊິ່ງເປັນບໍລິສັດທີ່ PFN, ENEOS ແລະ Mitsubishi Corporation ຮ່ວມລົງທຶນ. Matlantis ຖືກນຳໃຊ້ໂດຍຫຼາຍກວ່າ 150 ບໍລິສັດ ແລະ ອົງການຈັດຕັ້ງ ເພື່ອຄົ້ນພົບວັດສະດຸຕ່າງໆ ລວມທັງ catalysts, batteries, semiconductors, alloys, lubricants, ceramics ແລະ chemicals. ສຳລັບຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ, ກະລຸນາເຂົ້າເບິ່ງທີ່: https://matlantis.com/en/.
ຕິດຕໍ່ສື່ມວນຊົນ:
Emily Townsend
Scratch Marketing + Media ສຳລັບ Matlantis
matlantis@scratchmm.com
ບົດຄວາມນີ້ຖືກຈັດສົ່ງໂດຍຜູ້ສະເຫຼີມຄວາມຫນັງສືອື່ງ. SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) ບໍ່ມີການຮັບປະກັນ ຫຼື ການຢືນຢັນໃດໆ.
ປະເພດ: ຂ່າວຫົວຂໍ້, ຂ່າວປະຈຳວັນ
SeaPRwire ເຫົາສະເຫຼີມຄວາມຫນັງສືອື່ງສຳລັບບໍລິສັດແລະອົງກອນຕ່າງໆ ເຫົາຄຳສະເຫຼີມຄວາມຫນັງສືອື່ງທົ່ວໂລກ ຄັກກວ່າ 6,500 ສື່ມວນຫຼວງ, 86,000 ບົດບາດຂອງບຸກຄົມສື່ຫຼື ນັກຂຽນ, ແລະ 350,000,000 ເຕັມທຸກຫຼືຈຸດສະກົມຂອງເຄືອຂ່າຍທຸກເຫົາ. SeaPRwire ເຫົາສະເຫຼີມຄວາມຫນັງສືອື່ງສະຫຼວມພາສາຫຼາຍປະເທດ, ເຊັ່ນ ອັງກິດ, ຍີປຸນ, ເຢຍ, ຄູຣີ, ຝຣັ່ງ, ຣັດ, ອິນໂດ, ມາລາຍ, ເຫົາວຽດນາມ, ລາວ ແລະ ພາສາຈີນ.