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Blog du développeur NVIDIA : « Libérer la performance des Tensor Cores pour les potentiels interatomiques en apprentissage automatique »

· By Antonio Sedino, CTRO · Published by Reinventy Solutions Corp.

Le blog des développeurs NVIDIA rapporte que les simulations atomistiques aident les chercheurs à comprendre le comportement moléculaire et matériel, y compris les réactions chimiques et les transitions de phase.

Unlocking Tensor Core Performance for Machine Learning Interatomic Potentials

Les simulations atomistiques révèlent le comportement moléculaire et des matériaux, des réactions chimiques jusqu'à la rupture mécanique. Pourquoi c'est important : Pour les Matériaux Avancés, la source définit ce qui doit être surveillé, tandis que ses preuves déclarées et limites de qualification demeurent les frontières de la conclusion. Pourquoi cela compte : Pour les décisions concernant intelligence artificielle, la source définit ce qui doit être surveillé; les preuves et limites de qualification déclarées bornent la conclusion.

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