在材料科学的发展历程中，研究范式经历了实验观测→理论建模→计算机模拟→大数据挖掘的演进，每一次迭代都加速了新型功能材料的预测与发现。如今，随着 AI 时代的到来，科研人员正不断探索如何借助大语言模型（LLM）、图神经网络（GNN）和扩散模型（Diffusion Model）等前沿算法推动材料研发，AI for Materials 已成为材料科学领域的研究热点。
在这一背景下，飞桨智能材料科学开发套件 PaddleMaterials 与国产 AI 芯片厂商沐曦携手完成深度适配与联合测试，成功验证多种材料科学智算模型在沐曦 GPU 上的高效运行，充分展现了国产 AI 硬件在材料科学智算中的强大潜力，并彰显了国产 AI 基础框架×智能材料科学×GPU 硬件的蓬勃生机与无限活力。
沐曦专注于异构计算，提供安全可靠的 GPU 芯片及完整解决方案，打造全栈 GPU 产品线——曦思 N 系列用于智算推理，曦云 C 系列用于通用计算，曦彩 G 系列用于图形渲染，满足高能效与高通用性的算力需求。
此次合作不仅拓展了 PaddleMaterials 的硬件生态版图，更成为飞桨在构建“AI for Science”技术体系过程中的重要里程碑。
▎适配亮点一览
本轮适配覆盖多个材料科学智算核心场景，典型测试案例均顺利通过，充分展现了国产芯片与飞桨科学计算套件在高适配性与高性能上的卓越表现。
材料科学智算场景包括：
MLIP（Machine Learning Interatomic Potential）：机器学习原子间势函数
（代表模型：CHGNet、MatterSim）
PP（Property Prediction）：性质预测
（代表模型：DimeNet++、MEGNet、Comformer）
SG（Structure Generation）：结构生成
（代表模型：MatterGen、DiffCSP）
SE（Spectrum Elucidation）：谱图解析
（代表模型：DiffNMR）
▎技术适配优势
在本轮合作中，沐曦 AI 芯片平台展现出优异的计算稳定性与能效比；同时，PaddleMaterials 也凭借以下优势，成为国产芯片生态的首选平台：
原生国产化支持：飞桨全栈自研，广泛适配多款国产 AI 芯片
材料科学智算优化：针对多种 AI for Materials 场景进行深度调优
开放协作生态：开源开放，文档完善，开发体验友好，助力科研模型快速落地
沐曦适配模型精度与 benchmark 精度表现对比：
（点击图片可查看大图）
▎申请使用沐曦算力平台
科研人员可扫描二维码，申请沐曦 AI 芯片平台的算力资源，用于智能材料科研项目测试与模型验证。我们将联合沐曦提供限期算力支持，助力高校、科研机构与产业快速开展 AI for Materials 实践。
▎PaddleMaterials 生态持续扩展中
PaddleMaterials 通过数据驱动与机理驱动的深度融合，不断拓展生态边界，加速新材料的探索、发现与应用，迈向 AI for Materials 第五范式。与国产 GPU 厂商沐曦的深度合作，更彰显出国产材料科学智算软件框架与国产硬件协同发展的新格局。
▎未来展望
PaddleMaterials 将持续拓展更多智能材料科学应用场景，为科研人员提供端到端一体化解决方案，助力高效构建 AI for Materials 基础模型，并依托预训练模型加速新材料的探索、发现与开发。未来，飞桨将携手沐曦，在高性能科学计算、智能模拟与自动化研究等方向深化联合攻关，共同推动 AI for Science 从实验室走向产业落地，全面加速科研范式的变革。
PaddleMaterials GitHub 链接：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMaterials
▎直播课程预告｜AI for Materials（智能材料科学）
飞桨携手国产 AI 芯片厂商沐曦，即将推出主题课程《PaddleMaterials 在智能材料科学领域的前沿进展》，直播定于10月21日19:00在飞桨 PaddlePaddle 视频号与 B站同步开启。课程面向材料智算领域的科研人员与 AI 开发者，重点聚焦 AI for Materials 模型在国产芯片上的生态发展和实战部署。
■ 课程亮点
材料科学模拟计算生态
智能材料科学前沿模型
PaddleMaterials 在沐曦平台上的应用
■ 课程形式：线上直播
■ 直播时间：10月21日19:00
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