计算化学/ 材料科学

随着 AI 工作负载的增加，爆炸性的计算需求正在推动半导体行业达到前所未有的性能目标。在快速变化的 AI 硬件周期中，

几十年来，计算化学一直面临准确性与速度之间的拔河。密度泛函理论 (DFT) 等 Ab initio 方法提供高保真度，但计算成本高昂，

机器学习原子间相互作用势（MLIP）正在改变计算化学与材料科学的格局。MLIP 能够实现原子尺度模拟，