基础生物学教科书会告诉你，地球上的所有生命都是由四种分子构成的：蛋白质、碳水化合物、脂质和核酸。每个群体对于每个生物体都至关重要。

但如果人类能够真正证明这些“生命分子”，例如氨基酸和 DNA 碱基，可以在正确的环境中自然形成呢?佛罗里达大学的研究人员正在使用 HiPerGator(美国高等教育中最快的超级计算机)来测试该实验。

HiPerGator 凭借其人工智能模型和强大的图形处理单元或 GPU(旨在加速图形渲染的专用处理器)正在改变分子研究游戏。

直到十年前，对大量原子和分子的演化和相互作用进行研究只能通过简单的计算机模拟实验来完成。处理数据集所需的计算能力根本不可用。

现在，感谢 HiPerGator。使用超级计算机，佛罗里达大学博士。学生薛金泽(Roitberg 计算化学组)在 2023 年寒假期间进行了大规模的早期地球化学实验。

薛在 HiPerGator 上使用了 1,000 多个 A100 GPU，对 2200 万个原子进行了分子动力学实验，识别出 12 个氨基酸、3 个核碱基、1 个脂肪酸和 2 个二肽。发现更大的分子是一项重大成就，这在较小的计算系统中是不可能的。

Adrian Roitberg 博士表示：“我们之前的成功使我们能够使用机器学习和人工智能来计算分子系统上的能量和力，其结果与高级量子化学的结果相同，但速度快了约 100 万倍。”佛罗里达大学化学系教授，六年来一直使用机器学习来研究化学反应。

“这些问题以前就有人问过，但由于计算限制，之前的计算使用了少量原子，无法探索获得结果所需的时间范围。但有了 HiPerGator，我们可以做到。”

UFIT 研究计算高级总监 Erik Deumens 博士解释了如何全面接管 HiPerGator。

“HiPerGator 具有独特的能力，可以使用整台机器运行非常大的‘英雄’计算，有可能带来科学和学术上的突破，”Deumens 说。“当我们发现 Roitberg 博士的团队正在做的工作时，我们联系他，尝试用他开发的代码进行‘英雄’运行。”

人工智能和强大 GPU 的出现可以实现此类数据密集型科学模拟——科学家几年前只能想象的计算。

“通过机器学习方法，我们使用完整的 HiPerGator GPU 集创建了模拟，”Roitberg 说。“我们能够实时看到几乎每种氨基酸(丙氨酸、甘氨酸等)和许多非常复杂的分子的形成。这是非常令人兴奋的经历。”

该项目是一项持续努力的一部分，旨在发现如何从基本构建块形成复杂的分子，并通过大型计算机模拟使该过程自动化。Roitberg 和他的研究小组花了很多时间与 UFIT 成员合作。UFIT 的人工智能支持经理 Ying Zhang 负责实验的运行。

“Ying 组建了一个由研究计算人员和 NVIDIA 员工组成的团队，帮助扩展计算运行，提供宝贵的建议和帮助，并加速数据分析，使分析在短短 7 个小时内完成(而不是三个小时)我们最初预计需要几天时间)，”Roitberg 说。“从最初的构思到最终的结果，我们每周都会见面，这是一次非常富有成效的合作。”

结果以及 HiPerGator 能够在很短的时间内提供这些结果是开创性的，使研究人员离回答复杂分子如何形成的问题又近了一步。Roitberg 能够运行此计算的事实表明，佛罗里达大学有能力支持“英雄运行”或“登月计算”，从而推动科学、工程和学术项目向前发展。

“这对佛罗里达大学的教师来说是一个很好的机会，”罗伊特伯格说。“内部拥有 HiPerGator，并且拥有令人难以置信的员工，他们愿意竭尽全力帮助研究人员做出这样的突破性科学成果，这让我的非佛罗里达大学同事非常嫉妒。”

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