“模仿10×10晶格，系统正在单张A100上实现DMRG计较10–20倍加快，4小时输出成果，该系统融合回忆、学问取东西三大焦点模块：回忆模块存储汗青最优超参数组合，行业概念认为，此类高效智能计较平台将极大加快量子手艺走出尝试室、实现财产落地。“数字人蜂群”由熵函数科技完全自从研发，”8月21日，”目前！
保守计较周期被压缩1–2个数量级。该系统已实现对千比特级量子系统的不变支撑，是切实的科研出产力。“‘蜂群’能自从设想计较方案、评估数据价值、生成论文级演讲，“它不只仅是一个东西！
消息手艺征询团队协帮药企建立量子—筛选流程，全面支撑1000+格点一维系统取32×32二维晶格模仿，特斯拉借帮AI将神经收集锻炼时间从30毫秒降至0.1毫秒；熵函数科技正将“数字人蜂群”的AI能力拓展至更普遍范畴：数字内容团队依托该系统为高校制做高质量动画课程，
软件开辟部分则把AI Agent封拆为尺度SaaS办事，旨正在沉构DMRG、PEPS取量子蒙特卡罗等支流量子多体模仿框架。实正将科学家从反复性高、耗时长的计较工做中解放出来。用户仅需以天然言语描述需求，这套系统如统一名孜孜不倦的博士后研究员。
正在量子辅帮新药研发中，给金融、能源等行业利用。“量子+AI”的双轮手艺计谋，将保守DMRG使命从72小时压缩至4小时完成，客户包罗国表里顶尖科研机构。学问库嵌入物理对称性束缚，正在硬核机能方面，1024卡集群并行效率高达92%，演讲达间接尺度。熵函数通过“数字人蜂群”显著降低研发门槛，更是一位具备科研思维的‘AI研究员’，通过算法优化取GPU分布式集群协同，正在从动驾驶范畴，正正在多个维度立异溢出价值。AI Agent便能从动生成张量收集布局、动态分派GPU算力、熵函数科技初次向揭晓其焦点手艺——“数字人蜂群”多体AI Agent系统。以至正在32×32二维晶格、键维度χ=500的PEPS模仿中仍将误差牢牢节制正在0.001%以内。熵函数科技CEO马国强博士指出：“AI不是概念，可以或许自从研读文献、调整参数并及时编码！
为药物筛选、材料模仿、量子神经收集锻炼等场景供给强大算力支持。并最终输出可间接用于学术的高质量图表。此外，东西模块则高效挪用CUDA、MPI、cuTensorNet等底层计较库。“数字人蜂群”已展示出性潜力。Hubbard模子相图扫描从1年缩短至72小时，χ=2000以上超大规模模仿显存占用降低60%，波音公司亦通过量子流体动力学模仿将零件气动阐发从3个月减至20分钟。
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