做材料計(jì)算和AI交叉方向的開發(fā)者對下面的場景應(yīng)該不陌生傳統(tǒng)材料研發(fā)靠試錯一個配方從設(shè)計(jì)到驗(yàn)證動不動按年算高通量篩選又受限于算力和數(shù)據(jù)標(biāo)注成本。這兩年AI for Science喊得響但真把模型跑起來、把推理塞進(jìn)生產(chǎn)流程坑比想象中多得多。我最近在做的這套“智能煉金術(shù)”系統(tǒng)就是把AI材料生成模型和CANN異構(gòu)計(jì)算加速結(jié)合起來走通了一條從候選材料生成、性質(zhì)預(yù)測到實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的閉環(huán)。今天這篇就完整拆一下設(shè)計(jì)思路和落地過程中踩過的坑給同樣做材料AI落地的朋友一個參考。這套系統(tǒng)解決的核心問題很直接材料發(fā)現(xiàn)的起點(diǎn)不再是實(shí)驗(yàn)試錯而是讓生成模型在元素周期表的約束空間里自動產(chǎn)出候選結(jié)構(gòu)再用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速預(yù)測帶隙、形成能、力學(xué)模量等關(guān)鍵性質(zhì)最后疊加一個基于CANN優(yōu)化的推理加速層把單條候選的評估延遲從秒級壓到毫秒級。適合正在做材料基因工程、虛擬篩選、生成式分子設(shè)計(jì)的開發(fā)者也適合想了解國產(chǎn)異構(gòu)計(jì)算棧在科學(xué)計(jì)算場景怎么落地的同學(xué)。1. 項(xiàng)目整體設(shè)計(jì)思路拆解1.1 為什么材料發(fā)現(xiàn)需要AI生成模型而不是傳統(tǒng)篩選老路子做新材料核心是“枚舉加過濾”。先在已知結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫里做替換、摻雜、插層再用第一性原理計(jì)算去驗(yàn)證最后挑性能達(dá)標(biāo)的進(jìn)實(shí)驗(yàn)。這套思路的問題在于搜索空間形狀不友好——元素周期表組合起來是天文數(shù)字窮舉不現(xiàn)實(shí)隨機(jī)采樣大概率落在沒有熱力學(xué)穩(wěn)定性的區(qū)域。生成模型解決的是“從無到有”的問題。擴(kuò)散模型和流匹配模型能在學(xué)習(xí)過的晶體結(jié)構(gòu)分布上采樣新結(jié)構(gòu)自編碼器能把結(jié)構(gòu)編碼成隱向量再在隱空間做插值和方向性編輯。我們自己對比過同樣生成1000個候選結(jié)構(gòu)純隨機(jī)采樣只有不到3%能通過基礎(chǔ)電負(fù)性和原子間距過濾而生成模型采樣的通過率能到30%以上這就是“煉金”和“搖獎”的區(qū)別。但生成模型有一個代價很大的副作用計(jì)算開銷翻倍往上走。一個中等規(guī)模的晶體擴(kuò)散模型單次反向采樣在CPU上要跑幾十秒在GPU上也要兩三秒。放到材料篩選中一輪要跑幾萬個候選這個時間賬根本算不過來。所以整套系統(tǒng)的關(guān)鍵瓶頸根本不在于模型本身的精度而在于能不能把推理吞吐提上去。這也是我們引入CANN加速的直接動因。1.2 系統(tǒng)整體架構(gòu)四層各司其職整套系統(tǒng)按數(shù)據(jù)、模型、加速、應(yīng)用四層劃分各層之間只通過標(biāo)準(zhǔn)接口通信這樣后續(xù)替換任何一層都不會牽連其他模塊。數(shù)據(jù)層負(fù)責(zé)把所有材料數(shù)據(jù)統(tǒng)一成圖結(jié)構(gòu)原子是節(jié)點(diǎn)鍵是邊再把元素屬性、電荷、半徑、電負(fù)性這些特征拼成節(jié)點(diǎn)特征向量。模型層包含兩個核心模塊一個是變分自編碼器負(fù)責(zé)結(jié)構(gòu)生成一個是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)性質(zhì)預(yù)測。加速層是整個系統(tǒng)的主心骨所有模型的推理、張量算子、內(nèi)存調(diào)度全部經(jīng)由CANN工具鏈做統(tǒng)一編譯和優(yōu)化。應(yīng)用層則是面向材料研究人員的篩選工作臺輸入目標(biāo)帶隙或硬度范圍輸出候選列表和解釋性特征。這種拆法最大的收益是模塊化。數(shù)據(jù)層和模型層完全對齊學(xué)術(shù)前沿讀論文就能復(fù)現(xiàn)加速層可以隨時切換設(shè)備而不改上游代碼應(yīng)用層獨(dú)立出來之后做Web服務(wù)也好、做批量任務(wù)也好都不會干擾核心計(jì)算邏輯。1.3 為什么選CANN而不是普通深度學(xué)習(xí)框架很多人會問PyTorch加CUDA已經(jīng)很好用為什么還要引入CANN這一套最直接的原因是部署環(huán)境里沒有傳統(tǒng)GPU可用只有國產(chǎn)AI加速卡。CANN是面向這類異構(gòu)AI處理器的軟件棧功能上和CUDA對位但生態(tài)、算子庫、圖優(yōu)化策略都有自己的一套邏輯。更重要的原因是模型部署階段的實(shí)際收益。材料模型相比大語言模型規(guī)模小但算子種類很雜圖卷積、注意力、自定義損失、大量 elementwise 操作混在一起。這種模型在傳統(tǒng)框架上直接推理kernel launch 開銷占比很高小算子和數(shù)據(jù)搬運(yùn)經(jīng)常吃掉一半時間。CANN的圖融合功能能把相鄰小算子熔接到一起大幅減少kernel調(diào)度次數(shù)這一點(diǎn)我們在實(shí)測里感受非常明顯。另外一個考慮是國產(chǎn)化替代的趨勢。做科研項(xiàng)目除了性能和效果還需要考慮供應(yīng)鏈和生態(tài)的長期穩(wěn)定性。把模型遷移到CANN上意味著從芯片到軟件棧完全自主可控后續(xù)做橫向項(xiàng)目或者商業(yè)化交付時不會被單一陣營的生態(tài)綁定。2. 核心模塊與關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)2.1 材料數(shù)據(jù)集的構(gòu)造與特征工程模型效果的上限由數(shù)據(jù)決定。我們用了公開材料數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)初始規(guī)模在十幾萬量級但原始數(shù)據(jù)并不能直接喂給模型需要做幾層預(yù)處理。第一步是結(jié)構(gòu)清洗。去掉實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)里明顯不合理的結(jié)構(gòu)比如原子間距離小于共價半徑之和80%的電荷不平衡超過閾值的以及重復(fù)結(jié)構(gòu)同一空間群同一晶格參數(shù)。這一步過濾掉的數(shù)據(jù)量比想象中多大約有8%的原始條目不合格。第二步是特征工程。每個原子節(jié)點(diǎn)我們拼接了12維特征包括族數(shù)、周期數(shù)、電負(fù)性、原子半徑、價電子數(shù)、第一電離能等這些均為數(shù)值型不需要?dú)w一化到同一量綱因?yàn)閳D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身能處理不同尺度。邊的特征我們用了鍵長、鍵級以及兩個原子的電負(fù)性差值后者對離子鍵傾向的預(yù)測很重要。第三步是數(shù)據(jù)增強(qiáng)。材料數(shù)據(jù)天然存在類別不平衡高帶隙絕緣體遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于金屬如果直接訓(xùn)練模型對金屬體系完全無感。我們做了組合增強(qiáng)對同一結(jié)構(gòu)做晶胞擴(kuò)胞和超胞平移在不改變物理性質(zhì)的前提下增加樣本多樣性和原子排列之間的等變性擾動。實(shí)際跑下來增強(qiáng)之后的模型在同一驗(yàn)證集上的帶隙預(yù)測MAE降低了約22%。2.2 生成模型選型變分自編碼器的空間變換結(jié)構(gòu)生成我們最終選了變分自編碼器VAE而不是擴(kuò)散模型。原因很實(shí)際VAE的隱空間是連續(xù)的可以直接做插值和屬性條件的向量運(yùn)算這對于目標(biāo)導(dǎo)向設(shè)計(jì)非常重要。比如想生成帶隙處于1.0到1.5電子伏特之間的半導(dǎo)體材料可以在隱空間里訓(xùn)練一個條件映射器把屬性向量映射成隱向量的偏移量再解碼為新結(jié)構(gòu)。解碼器輸出的是晶格矩陣和原子坐標(biāo)這個輸出必須滿足物理約束。我們額外加了三項(xiàng)正則一是原子間最小距離約束防止解碼出物理上不可能的重疊結(jié)構(gòu)二是晶格體積范圍約束把生成的胞體積限制在合理區(qū)間三是電負(fù)性匹配約束避免生成極端活潑的組合。這三項(xiàng)直接寫進(jìn)自定義損失函數(shù)里相對權(quán)重靠超參搜索確定。VAE的訓(xùn)練損失包含重建損失、KL散度和物理約束損失。重建損失不是簡單的坐標(biāo)MSE而是經(jīng)過一個可微的最近鄰匹配后計(jì)算結(jié)構(gòu)相似度。這個細(xì)節(jié)很關(guān)鍵因?yàn)橥粋€結(jié)構(gòu)可以有多種原子排列索引方式直接比較坐標(biāo)會讓模型學(xué)不到正確的幾何關(guān)系。訓(xùn)練過程用了三個模型并行一個編碼器、一個解碼器、一個輔助的屬性回歸器。屬性回歸器的作用是把隱向量和性質(zhì)對齊這樣后續(xù)做條件生成時才有依據(jù)。整個訓(xùn)練在CANN環(huán)境上跑了約300個epoch混合精度開啟了之后單卡吞吐比FP32模式提升了2.6倍左右顯存占用也降了一半。2.3 性質(zhì)預(yù)測模型圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的等變關(guān)鍵生成模型負(fù)責(zé)廣撒網(wǎng)性質(zhì)預(yù)測模型負(fù)責(zé)準(zhǔn)確過濾。我們用的是信息傳遞風(fēng)格的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和材料領(lǐng)域常用的CGCNN結(jié)構(gòu)類似但針對等變性質(zhì)做了修改。關(guān)鍵點(diǎn)是向量特征的處理。普通圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把節(jié)點(diǎn)特征放在標(biāo)量空間里也就是每個原子只有一個特征向量所有鄰居消息加權(quán)求和。但對于力、偶極矩、彈性張量這些方向性物理量標(biāo)量表達(dá)會丟失信息。我們在消息傳遞階段加入了球諧函數(shù)展開的向量特征讓模型天然具備旋轉(zhuǎn)等變性。這個改動不是錦上添花而是質(zhì)變在外部驗(yàn)證集上標(biāo)量模型對六方晶系材料的彈性模量預(yù)測誤差顯著高于等變模型因?yàn)榉较蛐孕畔⒈粯?biāo)量化之后完全丟失了。還有一個容易忽略的點(diǎn)是圖的構(gòu)建邊界。晶體結(jié)構(gòu)是周期性體系不能只連近鄰原子還要考慮周期性鏡像。我們把cutoff半徑設(shè)成8埃同時把周期性平移后的鄰居也納入圖中。這個半徑的選擇有講究太小會丟失長程相互作用太大圖會變得過于稠密內(nèi)存和計(jì)算開銷指數(shù)上升。8埃是在物理精度和計(jì)算效率之間折中的結(jié)果。模型結(jié)構(gòu)進(jìn)一步疊加了注意力機(jī)制讓中心原子對不同鄰居的貢獻(xiàn)做自適應(yīng)加權(quán)。這一步解決了傳統(tǒng)GNN中“平均化”導(dǎo)致的選擇性不足問題特別是對不同配位環(huán)境下的同種元素注意力機(jī)制能區(qū)分它們的實(shí)際結(jié)合狀態(tài)。2.4 CANN加速層算子融合與混合精度策略這是整套系統(tǒng)里最“工程”的部分也是收益最明顯的一部分。把PyTorch模型遷到CANN上不是換一個后端那么簡單要做四個層面的適配。第一層是算子映射檢查。模型里99%的標(biāo)準(zhǔn)算子卷積、全連接、歸一化、激活、Softmax都能直接映射到CANN的算子庫但自定義的物理約束損失函數(shù)里有一些自定義操作比如球諧展開和周期性鄰居索引這些算子原生庫沒有需要通過自定義算子開發(fā)接口補(bǔ)充。我們第一次跑算子適配檢查的時候發(fā)現(xiàn)總共有6個自定義算子無法映射后來重寫了其中4個的純張量版用已有的基礎(chǔ)算子組合實(shí)現(xiàn)剩下2個寫了自定義TBE算子。這一步建議前期就做靜態(tài)檢查不要等到訓(xùn)練中途才報(bào)錯否則定位成本非常高。第二層是圖融合。CANN的編譯器會對計(jì)算圖做融合優(yōu)化但融合策略受限于算子本身的屬性。我們實(shí)測下來融合對elementwise類小算子的收益最大。舉個例子一個后面跟著ReLU和Dropout的BatchNorm三層單獨(dú)跑是3次kernel launch融合后就變成1次。在節(jié)點(diǎn)數(shù)量很大的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里這種小算子出現(xiàn)的頻率極高積少成多整體推理耗時能下降40%以上。第三層是混合精度。模型遷移時我們直接開了混合精度模式FP16計(jì)算、FP32存儲。在CANN工具鏈上開啟混合精度比想象中簡單只要在模型轉(zhuǎn)換時指定精度檔位即可但需要注意loss scale的設(shè)定。材料性質(zhì)預(yù)測模型和圖像模型不同輸出范圍差異較大帶隙可能只有0.1電子伏特彈性模量則是幾十吉帕。如果loss scale不夠大梯度下溢會直接導(dǎo)致訓(xùn)練發(fā)散。我們最終把loss scale設(shè)到1024同時打開動態(tài)調(diào)整跑完整個訓(xùn)練過程沒有出現(xiàn)nan。第四層是內(nèi)存復(fù)用。材料模型的輸入圖規(guī)模不固定導(dǎo)致內(nèi)存調(diào)度容易碎片化。CANN的靜態(tài)內(nèi)存規(guī)劃模式可以在編譯期就把張量的生命周期分析好復(fù)用同一塊內(nèi)存給生命周期不重疊的算子使用。這一步對長序列采樣特別有作用生成模型的反向采樣中會反復(fù)創(chuàng)建中間張量原先每秒只能采樣4個結(jié)構(gòu)內(nèi)存復(fù)用后提升到了每秒10個。3. 實(shí)操落地的完整流程與性能指標(biāo)3.1 環(huán)境配置與算子適配檢查先給出一份可以直接抄的配置清單。操作系統(tǒng)是64位Linux服務(wù)器內(nèi)核5.10以上AI加速卡驅(qū)動已安裝版本和CANN工具包版本嚴(yán)格配套Python環(huán)境用CANN自帶的依賴包管理避免自己配PyTorch和CANN的版本錯位。算子適配檢查用自帶的靜態(tài)分析工具跑了一遍這一步強(qiáng)烈建議所有遷移項(xiàng)目都做工具會解析模型結(jié)構(gòu)輸出一張算子映射表標(biāo)明每個算子是原生支持的、需要原型實(shí)現(xiàn)的、還是完全不支持的。我們第一次跑完發(fā)現(xiàn)原生算子覆蓋率為82%另外11%可以通過已有算子組合實(shí)現(xiàn)剩下7%必須手寫。又花了一周把自定義算子補(bǔ)上最終覆蓋率打到了100%。# 算子適配檢查命令路徑按實(shí)際環(huán)境修改 /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/tools/msopstool/msopstool --check ./model_origin.onnx --output ./op_report.json3.2 用ATC工具完成模型轉(zhuǎn)換的三步經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ娃D(zhuǎn)換是CANN路線里最關(guān)鍵的一步相當(dāng)于把訓(xùn)練好的PyTorch模型翻譯成加速卡能高效執(zhí)行的中間表示。我們實(shí)際操作下來轉(zhuǎn)換步驟本身不復(fù)雜但要注意的問題不少。第一步先把PyTorch模型導(dǎo)出成ONNX格式。這里有一個很隱蔽的坑模型帶自定義算子時導(dǎo)出過程可能會把自定義算子折疊成標(biāo)準(zhǔn)算子導(dǎo)致推理結(jié)果和原模型不一致。解決辦法是在導(dǎo)出前把自定義算子注冊到onnx的符號表里并在轉(zhuǎn)換后做輸出比對。我們用一組隨機(jī)輸入分別跑原模型和轉(zhuǎn)換后模型輸出誤差控制在1e-4量級才算通過。第二步是用ATC工具做模型轉(zhuǎn)換。核心參數(shù)是輸入節(jié)點(diǎn)的shape、輸出節(jié)點(diǎn)的名稱、以及精度檔位。輸入shape建議直接設(shè)成固定尺寸因?yàn)橛袆討B(tài)shape的模型在轉(zhuǎn)換時要做多檔適配生成的模型文件和推理性能都會有折損。材料模型的輸入是圖結(jié)構(gòu)動態(tài)性主要在鄰居數(shù)上我們通過padding統(tǒng)一到了固定節(jié)點(diǎn)數(shù)。第三步是保存推理配置。轉(zhuǎn)換產(chǎn)物是一個模型文件加一份配置json里面包含了輸入輸出格式、動態(tài)批次、精度類型等信息。這一步很多人會忽略直接拿著模型文件就去推理結(jié)果輸入輸出對齊錯誤。配置json建議保留后續(xù)做推理服務(wù)的時候能直接引用。3.3 推理性能實(shí)測結(jié)果對比這是項(xiàng)目組最滿意的部分。我們在同一批候選材料上對比了純PyTorch CPU推理、PyTorch CUDA模擬推理同型號消費(fèi)級GPU以及CANN加速后的性能。基準(zhǔn)是1000條候選材料結(jié)構(gòu)每條結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)數(shù)平均64邊數(shù)平均320。表格里的數(shù)據(jù)是實(shí)測均值推理方式單條平均延遲ms1000條總耗時s相對CPU加速比PyTorch CPU458458.01xPyTorch GPU18.518.524.8xCANN混合精度7.87.858.7x單條7.8毫秒是什么概念原來CPU跑完一輪篩選要等一個小時現(xiàn)在不到一分鐘就能看到候選列表。留給材料研究者的等待時間從“可以去泡杯咖啡”變成了“刷新頁面就出結(jié)果”。這個量級的加速才能讓交互式材料設(shè)計(jì)真正落地。注意延遲還可以更低。我們測了batch推理模式把多條候選打包成一個大圖同時推理單條延遲進(jìn)一步降到4.2毫秒。但代價是顯存占用線性上漲batch設(shè)到256時峰值顯存已經(jīng)超過16GB實(shí)際部署時需要在吞吐和內(nèi)存之間找平衡。3.4 端到端工作流從生成到驗(yàn)證的閉環(huán)整套系統(tǒng)跑通后的流程是這樣的用條件VAE在目標(biāo)帶隙區(qū)間生成候選結(jié)構(gòu)經(jīng)過物理過濾器初篩密度、電負(fù)性差、晶胞體積剩下約35%進(jìn)入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做性質(zhì)預(yù)測。預(yù)測結(jié)果按多目標(biāo)打分排序取Top 50進(jìn)入第一性原理驗(yàn)證。驗(yàn)證結(jié)果回傳給數(shù)據(jù)庫再作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)入下一輪迭代。閉環(huán)設(shè)計(jì)帶來的最大收益是模型越用越準(zhǔn)。每一輪實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證都在給訓(xùn)練集補(bǔ)充“硬樣本”也就是那些生成模型打分很高但計(jì)算驗(yàn)證不通過的反例。把這些反例加進(jìn)訓(xùn)練集下一輪模型就知道哪些組合是陷阱候選質(zhì)量的通過率會逐步上升。我們記錄了三輪迭代的數(shù)據(jù)初始通過率27%第二輪34%第三輪41%。4. 實(shí)際踩過的坑與排查技巧4.1 自定義算子在轉(zhuǎn)換時被錯誤折疊這是整個項(xiàng)目里最耗時的一個坑前前后后花了一周才定位。癥狀是模型在PyTorch里推理完全正常轉(zhuǎn)換到CANN上之后輸出變成噪聲。排查過程極其痛苦先是懷疑混合精度引入誤差把精度檔位降到FP32還是不行然后懷疑數(shù)據(jù)預(yù)處理不一致對照了很多遍也沒問題最后用逐層輸出比對工具定位到某一層——自定義的球諧展開算子被折疊成了普通全連接。原因在于導(dǎo)出ONNX時球諧展開的計(jì)算圖被優(yōu)化成了它認(rèn)為等效的矩陣乘法但數(shù)學(xué)上兩者在非線性激活區(qū)域并不嚴(yán)格一致。解決辦法有兩個一是導(dǎo)出前顯式關(guān)閉ONNX的優(yōu)化pass二是寫一個自定義算子模塊并在ONNX中注冊強(qiáng)制它作為整體導(dǎo)出。我們用了第二種方案徹底解決了問題。4.2 混合精度訓(xùn)練在損失scale上的教訓(xùn)第一次開混合精度訓(xùn)練跑了20個epoch直接發(fā)散loss飆到NaN。排查之后發(fā)現(xiàn)問題出在loss scale設(shè)得太低。材料性質(zhì)數(shù)值范圍跨度大一個batch里既有0.1量級的帶隙又有幾百GPa的模量梯度幅值差距能到三個數(shù)量級。固定loss scale為128時小梯度直接下溢成0調(diào)成1024之后又擔(dān)心溢出還好動態(tài)loss scale機(jī)制自動調(diào)整在訓(xùn)練早期快速爬升到了1024并穩(wěn)定下來。這個教訓(xùn)給團(tuán)隊(duì)的啟示是不要照搬圖像任務(wù)里的默認(rèn)參數(shù)?；旌暇鹊膬?yōu)勢毋庸置疑但loss scale和輸出范圍強(qiáng)相關(guān)需要針對任務(wù)重新標(biāo)定。4.3 內(nèi)存墻問題比算力墻更早出現(xiàn)CANN的算力優(yōu)勢很明顯但吞吐上來了之后內(nèi)存帶寬立刻變成瓶頸。具體現(xiàn)象是推理延遲已經(jīng)降到很低了再壓batch size上去延遲沒有繼續(xù)下降反而開始上升同時CPU側(cè)的數(shù)據(jù)預(yù)處理來不及供數(shù)GPU利用率掉到60%以下。排查之后發(fā)現(xiàn)瓶頸有三個一是數(shù)據(jù)加載進(jìn)程用了Python多進(jìn)程進(jìn)程切換開銷大二是圖數(shù)據(jù)格式是Python對象列表序列化反序列化代價高三是在Host側(cè)做鄰居采樣然后在設(shè)備側(cè)重新建圖這部分完全串行化了。改動方案是把圖數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成統(tǒng)一張量格式預(yù)處理階段離線完成鄰居索引構(gòu)建推理時直接加載Device可讀格式。修改之后端到端吞吐又漲了約35%。4.4 數(shù)據(jù)不平衡導(dǎo)致生成模型偏科材料數(shù)據(jù)的類別分布天然不均衡帶隙預(yù)測任務(wù)里高帶隙樣本占比接近七成。如果不做處理模型對金屬材料預(yù)測精度會退化到“完全沒學(xué)過”的程度。我們用了混合策略一是在特征工程階段做平衡采樣保證每個batch里高低帶隙樣本比例接近二是在訓(xùn)練損失里給少數(shù)類樣本加權(quán)重三是用Focal Loss替代普通MSE降低易分樣本的損失貢獻(xiàn)。三個措施疊加之后金屬類別的預(yù)測MAE最終和絕緣體類別在同一水平線上。這個問題的隱蔽性在于整體MAE指標(biāo)看起來依然不錯不細(xì)分類別根本發(fā)現(xiàn)不了。做材料AI一定不要只盯全局指標(biāo)要按材料類別、空間群、元素主族分別做分層評估才能真正暴露模型的短板。4.5 模型更新與緩存失效的一致性系統(tǒng)上線運(yùn)行后訓(xùn)練數(shù)據(jù)不斷增補(bǔ)模型版本也在迭代。但推理服務(wù)如果一直掛著舊模型前端看到的候選質(zhì)量和新模型的差距會越拉越大。我們最初的做法是人肉定時重啟服務(wù)加載新模型效率低還容易漏。后來改成自動模型版本管理新模型訓(xùn)練完自動評估指標(biāo)優(yōu)于當(dāng)前線上版本則發(fā)布推理服務(wù)通過監(jiān)聽文件變動實(shí)現(xiàn)熱加載。模型加載期間的服務(wù)調(diào)用會暫時路由到舊版本加載完成后再切換整個過程完全無縫。這個機(jī)制保證了系統(tǒng)在持續(xù)學(xué)習(xí)的同時線上服務(wù)不會出現(xiàn)中斷或新舊模型混用的問題。5. 這套系統(tǒng)后續(xù)還能怎么擴(kuò)展目前單點(diǎn)性能已經(jīng)達(dá)標(biāo)了但整套系統(tǒng)的天花板還很遠(yuǎn)。從材料研究的角度下一步可以做跨尺度建模不但預(yù)測塊體材料的性質(zhì)還要把表面、界面、缺陷、非晶態(tài)這些復(fù)雜體系納入進(jìn)來。從AI的角度可以引入主動學(xué)習(xí)策略讓模型主動挑選“最不確定”的候選去做實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證用最少的實(shí)驗(yàn)代價換取最大的模型提升。從工程的角度CANN加速層目前只服務(wù)了推理訓(xùn)練階段還有優(yōu)化空間。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時動態(tài)圖變化頻繁CANN的圖優(yōu)化每次都要重算這部分性能比推理差不少。如果能把訓(xùn)練側(cè)的圖編譯策略做起來整套系統(tǒng)的迭代速度還會上一個臺階。我個人在實(shí)際操作中最深刻的體會是AI for Science這類項(xiàng)目模型精度再高算力跟不上就不可能落地。材料發(fā)現(xiàn)的價值鏈非常長光有好的生成模型不夠光有快的推理引擎也不夠只有把模型、數(shù)據(jù)、加速、驗(yàn)證閉環(huán)串起來AI才能真正變成材料實(shí)驗(yàn)室里的一臺不知疲倦的煉金爐。這套系統(tǒng)的構(gòu)建過程不算輕松但路線已經(jīng)趟通了希望這篇總結(jié)能幫你少走幾步彎路。