NVIDIA usprawnia dynamikę molekularną dzięki symulacjom opartym na sztucznej inteligencji
Joerg Hiller
20 Oct 2025 16:49
NVIDIA współpracuje z krajowymi laboratoriami w celu zintegrowania sztucznej inteligencji z symulacjami dynamiki molekularnej, zwiększając skalowalność i wydajność badań naukowych na dużą skalę.
NVIDIA, we współpracy z Los Alamos i Sandia National Laboratories, wprowadziła pionierską integrację sztucznej inteligencji z symulacjami dynamiki molekularnej (MD), zgodnie z oficjalnym blogiem NVIDIA. Postęp ten obiecuje poprawę skalowalności i wydajności, co czyni go kluczowym osiągnięciem dla chemii obliczeniowej i nauki o materiałach.
Integracja modeli opartych na PyTorch
Integracja wykorzystuje oparte na PyTorch potencjały międzyatomowe uczenia maszynowego (MLIP) w pakiecie LAMMPS MD za pośrednictwem interfejsu ML-IAP-Kokkos. Konfiguracja ta została zaprojektowana w celu usprawnienia łączenia wspólnych modeli, umożliwiając płynne i skalowalne symulacje układów atomowych. Interfejs obsługuje modele MLIP z wymianą komunikatów i wykorzystuje wbudowane możliwości komunikacyjne LAMMPS do wydajnego przesyłania danych między procesorami graficznymi, co ma kluczowe znaczenie dla symulacji na dużą skalę.
Wspólny rozwój i funkcje
Interfejs ML-IAP-Kokkos, opracowany wspólnie przez firmy NVIDIA i National Laboratories, wykorzystuje język Cython jako pomost pomiędzy Pythonem a C++/Kokkos LAMMPS, zapewniając kompleksową akcelerację GPU. Interfejs ten pozwala zewnętrznym programistom łączyć swoje modele PyTorch, umożliwiając skalowalne symulacje LAMMPS. System może obsługiwać duże zbiory danych, umożliwiając naukowcom badanie reakcji chemicznych i właściwości materiałów z niespotykaną dotąd dokładnością i szybkością.
Analiza porównawcza i wydajność
Wydajność interfejsu została porównana z modelami HIPPYNN na maksymalnie 512 procesorach graficznych NVIDIA H100 i wykazała znaczną poprawę szybkości. Testy te wykazały wzrost wydajności dzięki wykorzystaniu haków komunikacyjnych, które redukują liczbę atomów-duchów, optymalizując proces symulacji. Integracja zmniejsza całkowitą liczbę przetwarzanych atomów, prowadząc do znacznego przyspieszenia czasu symulacji.
Analiza porównawcza z integracją MACE
Dalsze testy polegały na porównaniu interfejsu ML-IAP-Kokkos z MACE MLIP, co wykazało, że nowa wtyczka oferuje lepszą szybkość i wydajność pamięci. Wynika to z przyspieszenia modelu przez cuEquivariance i ulepszonych możliwości przekazywania komunikatów w interfejsie.
Implikacje na przyszłość
Interfejs ML-IAP-Kokkos pozycjonuje się jako kluczowe narzędzie do symulacji MD z wykorzystaniem wielu procesorów graficznych i wielu węzłów przy użyciu MLIP. Wypełnia on lukę między nowoczesnymi polami siłowymi opartymi na uczeniu maszynowym a wysokowydajnymi infrastrukturami obliczeniowymi, umożliwiając badaczom wydajną symulację bardzo dużych systemów. Integracja sztucznej inteligencji z dynamiką molekularną stanowi duży krok naprzód w badaniach obliczeniowych i obiecuje napędzać przyszłe innowacje w tej dziedzinie.
Więcej informacji można znaleźć na stronie Blog NVIDIA.
Obraz źródłowy: Shutterstock
Górnicy bitcoinów sprzedają rezerwy BTC i szukają sztucznej inteligencji, aby zwiększyć przychody
Górnikom Bitcoina zaczyna brakować miejsca do oddychania.
W następstwie rutyny rynkowej o wartości 19 miliardów dolarów, operatorzy zaczęli przenosić ogromne ilości Bitcoina na giełdy, co jest klasycznym sygnałem, że rośnie presja sprzedaży.
Dane z CryptoQuant pokazują, że między 9 a 15 października portfele górnicze wysłały 51 000 BTC o wartości ponad 5,6 miliarda dolarów na samo Binance. Największy dzienny transfer, ponad 14 000 BTC w dniu 11 października, oznaczał największy depozyt górniczy od lipca 2024 roku.
Transfery górników Bitcoin na giełdy (źródło: CryptoQuant)
Sprzedaż rezerw
Takie skoki rzadko zdarzają się w odosobnieniu. Zwykle pojawiają się, gdy górnicy potrzebują płynności, aby pokryć rosnące koszty lub zabezpieczyć się przed wahaniami cen.
Analitycy postrzegają te ruchy jako niedźwiedzi sygnał w łańcuchu, pokazujący, że górnicy wychodzą z długoterminowych faz akumulacji i przygotowują się do sprzedaży.
Badacz blockchain ArabChain wyjaśnił że duże przelewy z portfeli górników zazwyczaj wskazują na bezpośrednią likwidację lub przygotowania do zaciągnięcia zabezpieczonej pożyczki.
Według badacza:
“Czasami górnicy deponują również monety, aby wykorzystać je jako zabezpieczenie kontraktów pochodnych lub do celów finansowych. W niektórych przypadkach depozyty te są jedynie technicznymi realokacjami – tj. transferami między portfelami powiązanymi z podmiotami wydobywczymi i platformami handlowymi ze względów regulacyjnych lub operacyjnych”.
Ta zmiana w zachowaniu stanowi punkt zwrotny dla branży. Przez większą część tego roku górnicy konsekwentnie gromadzili środki netto, licząc na to, że niedobór po halvingu spowoduje wzrost cen.
Jednak teraz reagują na coś zupełnie przeciwnego, ponieważ kurczące się marże i rosnące trudności z siecią powodują, że ich marża jest niska.
Trudniejszy wyścig do każdego bloku
Trudność wydobywania bitcoinów, która mierzy, jak trudno jest znaleźć nowy blok, osiągnęła szczyt powyżej 150 bilionów we wrześniu po siedmiu kolejnych dodatnich korektach.
Według Cloverpool dane, najnowsza epoka, kończąca się na bloku 919 296, ostatecznie spadła o 2,73%, oferując krótką ulgę po miesiącach nieustannej presji wzrostowej.
Korekty trudności odbywają się mniej więcej co dwa tygodnie, ponownie kalibrując układankę, aby zapewnić, że bloki dotrą w pobliże dziesięciominutowego celu Bitcoina.
Rosnąca trudność sygnalizuje, że więcej maszyn konkuruje o nagrody; spadek wskazuje, że słabsi górnicy przestali działać. Ale nawet niewielki spadek nie poprawił rentowności.
Według Hashrate Index, hashprice, czyli przychód na terahash mocy obliczeniowej, spadł do około 45 USD, najniższego poziomu od kwietnia.
Tymczasem opłaty transakcyjne, które powinny pomóc zrównoważyć niższe nagrody, zamiast tego spadły. Jak dotąd w 2025 r. średnia opłata za blok wyniosła 0,036 BTC, co jest najsłabszym wynikiem od 2010 r.
Średnie opłaty za blok Bitcoina (źródło: Hashlabs)
Analityk wydobycia bitcoinów Jaran Mellerund powiedział:
“Paradoksem jest, że tak wielu górników bitcoinowych całkowicie lekceważy opłaty transakcyjne. Wydaje się, że nikt nawet o nich nie mówi… W ciągu zaledwie dekady opłaty te będą niemal jedynym źródłem dochodu”.
Wraz z obniżeniem o połowę w kwietniu nagród za bloki Bitcoina do 3,125 BTC, górnicy konkurują teraz w środowisku o sumie zerowej, w którym każdy dodatkowy terahash mocy zmniejsza wypłatę wszystkich.
Wiele mniejszych operacji już znajduje się pod wodą, szczególnie te, które korzystają ze starszych, mniej wydajnych platform.
Sztuczna inteligencja kołem ratunkowym
W obliczu cienkich jak brzytwa marż, główne firmy wydobywcze odkrywają lukratywną alternatywę w postaci AI i hostingu wysokowydajnych obliczeń (HPC).
W ciągu ostatniego roku firmy takie jak Core Scientific przebudowały swoje ogromne centra danych, które są już zoptymalizowane pod kątem zasilania, chłodzenia i łączności światłowodowej, aby pomieścić wymagające obliczeniowo obciążenia AI.
Hashlabs zgłoszone że 1-megawatowy (MW) zakład wydobywczy obsługujący wydajne platformy przy około 20 dżulach na terahash (J/TH) może generować około 896 000 USD przychodów z Bitcoinów rocznie przy cenie BTC wynoszącej 100 000 USD.
Jednak ten sam MW wynajęty klientom AI do intensywnych obliczeń może przynieść do 1,46 miliona dolarów rocznie stabilnego dochodu opartego na kontraktach.
Konstrukcje centrów danych AI (źródło: Nico Smid)
Nico Smid, założyciel Digital Mining Solutions, powiedział:
“Rozwój sztucznej inteligencji i wysokowydajnych obliczeń (HPC) przekształca globalny krajobraz obliczeniowy, a górnicy Bitcoin odczuwają jego wpływ na własnej skórze. To, co zaczęło się jako równoległe branże, konkuruje teraz o te same krytyczne zasoby: moc, infrastrukturę, ludzi i kapitał”.
Ten zwrot nie oznacza, że górnicy porzucają Bitcoina. Zamiast tego dywersyfikują tę samą infrastrukturę, która kiedyś zabezpieczała blockchain, w szerszą gospodarkę obliczeniową.
W praktyce górnicy mogą pozostać wypłacalni dzięki umowom hostingowym, czekając na kolejny wzrost kryptowalut.
Co to oznacza dla Bitcoina
Krótkoterminowy odczyt jest jasny, że sprzedaż górników zwiększa presję na i tak już kruchy rynek.
W przeszłości trwałe napływy z portfeli górniczych poprzedzały okresy konsolidacji lub kapitulacji. Ale długoterminowa historia może okazać się bardziej konsekwentna.
Jeśli zakłady wydobywcze będą nadal przekształcać się w hybrydowe centra danych AI-kryptowalut, model bezpieczeństwa Bitcoina, który zależy od spójnych zachęt hashpower, może ulec zmianie strukturalnej.
Wraz ze spadkiem rentowności z czystych nagród blokowych, wskaźnik hashowania Bitcoina może w coraz większym stopniu zależeć od firm, których podstawową działalnością nie jest już samo wydobycie.
Wspomniane w tym artykule