大规模实用化量子化学计算曙光显现，ByteDance Research开源工具集ByteQC

在科技的浩瀚宇宙中，字节跳动揭开了一道通往量子计算新纪元的大门，以ByteQC为名，编织了一场数据与原子间的交响乐。这不仅仅是代码的胜利，它是人类智慧对微观世界的一次大胆探索。借助GPU的狂飙之力，ByteQC如同一位掌握时间魔法的巫师，将量子化学计算的速度推向了令人咋舌的极限，60倍的加速，不仅是数字的跃升，更是科学疆域的一次大跨越。

在这片数字编织的梦境里，科学家们不再受限于传统计算的枷锁，ByteQC以它独创的算法和精妙的软件架构，突破了量子计算的规模壁垒。从1380轨道的CCSD(T)到横跨11040轨道的MP2，乃至十万轨道以上的壮举，每一个数字都是向未知世界掷出的探索之锚。

图1至图3，不仅仅是技术文档上的几幅插图，它们是通往量子计算圣殿的密钥，展示着基于warp的特例化策略与同步原语如何在GPU的战场上排兵布阵，解决计算逻辑的重重迷雾。ByteQC，这不只是一个工具集，它是未来科学的引擎，一场静默却激烈的革命，正悄然改变我们理解物质世界的方式。在量子的微光中，ByteQC引领我们走向计算的新大陆，探索未知，挑战极限，于比特与量子比特间，书写着属于这个时代的科技传奇。

字节跳动研发并开源了基于gpu加速的大规模量子化学计算工具集byteqc，显著提升了量子化学计算效率。该工具集在现代gpu上高效实现了多种标准量子化学算法，并结合量子嵌入方法，在保持高精度的前提下，大幅扩展了可计算体系的规模。

ByteQC的核心优势在于其高效的GPU实现和创新的算法策略。通过引入NVIDIA的cuTENSR/cuTENSORMG张量计算库，并优化缓存及原位操作，ByteQC最大限度地减少了显存占用，并提升了计算速度。针对GPU架构特点，ByteQC团队还开发了基于warp特例化的动态生产者-消费者模型和基于warp同步原语的竞态求和算法，有效解决了复杂计算逻辑的GPU实现难题。

图1.ByteQC软件架构

图2.基于warp特例化的生产者-消费者模型 　　图3.基于warp同步原语的相邻7个线程的竞态求和

基准测试结果显示，ByteQC在单A100GPU上，标准量子化学算法最高可实现60倍于100核cpu的加速，且多卡扩展性良好。可计算体系规模也显著提升，例如CCSD(T)计算可达1380轨道，MP2计算可达11040轨道，平均场计算甚至可超过10万轨道。

图4.ByteQC的子模块加速比（数据点）和计算规模（虚线）

结合量子嵌入方法，ByteQC成功实现了对2753轨道水团簇和3929轨道氮化硼表面水吸附体系的CCSD(T)高精度计算，验证了其在真实材料计算中的应用潜力。

图5.（左）水团簇结构和（右）氮化硼表面水吸附结构

ByteQC的开源发布，为量子化学计算领域提供了强有力的工具，有望加速相关领域的研究进展。

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