美國桑迪亞國家實驗室的壹個名為SNAP的超級計算機模擬模型迅速預測了數十億個相互作用的原子的行為，捕捉到了鉆石在極端壓力和高溫下的熔化情況。 在幾百萬個大氣壓下，地球上最硬的已知物質的剛性碳晶格在SNAP（光譜鄰接分析勢能）模擬中顯示為裂縫，融化為無定形碳，然後重新結晶。這項工作可以幫助人們了解以碳為基礎的系外行星的內部結構，並對采用多晶金剛石制成的膠囊的核聚變工作產生重要影響。
“我們現在可以研究許多材料在相同的極端壓力下的反應，”桑迪亞國家實驗室的科學家Aidan Thompson說，他是SNAP的發起人。 “應用包括行星科學問題--例如，什麽樣的撞擊壓力會導致我們月球的形成。它還為在極端條件下設計和制造新型材料打開了大門。”
極端壓力和溫度對材料的影響對於設計巨型行星的內部模型也很重要。強大的能源部設施，如桑迪亞的Z機器和勞倫斯利弗莫爾國家實驗室（LLNL）的國家點火設施，可以在地球上的實驗中重現這些世界的近乎相同的條件，提供對極端壓縮材料的特寫檢查。但是，即使是這些獨特的強大機器也不能確定這些極端條件下的關鍵微觀變化機制，因為在原子水平的診斷方面存在限制。
“只有計算機模擬才能做到這壹點，”Thompson說。
壹篇描述該模擬的技術論文被選為已入圍戈登貝爾獎，該獎項由計算機協會每年贊助。針對鉆石的建模，在橡樹嶺國家實驗室的Summit超級計算機（美國最快的計算機）上只花了壹天時間，由南佛羅裏達大學的Ivan Oleynik教授領導。除了桑迪亞國家實驗室和南佛羅裏達大學，該合作團隊還包括美國能源部國家能源研究科學計算中心和英偉達公司的軟件開發人員。
Thompson表示，該團隊的模擬依賴於SNAP，這是壹個領先的機器學習描述原子間相互作用的方法，用來模擬和解決壹個非常重要的問題。
“我們對壹微米大小的壓縮鉆石塊進行了巨大的模擬，”Thompson說。“為了做到這壹點，我們通過在非常多的、極其微小的時間間隔內反復計算原子力來跟蹤數十億原子的運動。”
SNAP使用機器學習和其他數據科學技術來訓練壹個代理模型，該模型忠實地再現了正確的原子力。這些都是通過高精度的量子力學計算得出的，而這種計算只適用於含有幾百個原子的系統。 然後，代用模型被放大以預測含有數十億原子的系統的力和加速度。 在大規模模擬中出現的所有局部原子結構都在小規模的訓練數據中得到了很好的體現，這是保證準確性的必要條件。
Thompson說，最終成果的另壹個關鍵部分是對軟件進行性能優化，以便在基於GPU的超級計算機上高效運行，如Summit。“自2018年以來，僅僅通過改進軟件，我們已經能夠使SNAP代碼的速度提高30倍以上，使這類模擬的時間縮短了97%。同時，每壹代的硬件都比上壹代更強大。因此，直到最近可能需要壹整年的計算現在可以在Summit上壹天內運行。”
“由於超級計算機的時間很昂貴，而且競爭激烈，”Thompson說，“SNAP運行時間的每壹次縮短都能節省資金，並增加模型的實用性。”
桑迪亞國家實驗室研究人員Stan Moore和Mitchell Wood對SNAP模型和性能的大幅提升做出了重要貢獻。
用於在超級計算機上運行SNAP的優化軟件可在桑迪亞的LAMMPS分子動力學代碼的開源版本中找到。 用於建立新的SNAP模型的桑迪亞FitSNAP軟件也是公開可用的。