Tessera发布：分布式等变注意力支持数千万原子模拟
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Tessera发布：分布式等变注意力支持数千万原子模拟
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AI 综述
论文作者发布Tessera，一个分布式消息传递等变注意力运行时，在等变消息传递Transformer上实现数千万原子的从头算分子动力学模拟。在512 GPU上，系统维持30.7M原子规模，弱扩展效率为89.7%。 据论文介绍，Tessera通过在重建之间固定工作负载形状来突破截断半径限制，图复用机制使整步时间降低1.87倍。
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最新进展11月5日 13:00
Tessera：突破截断半径限制的分布式消息传递等变注意力，支持数千万原子尺度从头算精度报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- arXiv cs.AITessera：突破截断半径限制的分布式消息传递等变注意力，支持数千万原子尺度从头算精度
分布式运行时 Tessera 在等变消息传递 Transformer 上实现数千万原子的从头算分子动力学模拟：512 GPU 上维持 30.7M 原子、弱扩展效率 89.7%，图复用使整步时间降低 1.87 倍。
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