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量子化学计算迎来突破：ByteDance Research开源ByteQC工具集，加速材料与制药研发

北京，2025年3月6日 – 在材料科学、制药工程和催化研究等领域，对真实化学体系进行精确模拟一直是科学家们面临的巨大挑战。这些体系包含大量的微观粒子，其精确计算所需的复杂度呈指数级增长，使得传统的计算方法难以胜任。近日，字节跳动ByteDance Research团队宣布开源其研发的ByteQC工具集，为大规模量子化学计算带来了新的曙光。

ByteQC是一个基于GPU加速的量子化学计算工具集，它利用强大的GPU算力，显著加速了常见的量子化学算法。同时，该工具集结合了领域内前沿的量子嵌入方法，实现了在量子化学“黄金标准”精度下对大规模量子化学体系的模拟。这项突破性的工作不仅降低了计算成本，也为科学家们探索更复杂的化学体系提供了可能。

量子化学计算的瓶颈与挑战

量子化学计算是现代化学研究的重要组成部分，它通过求解薛定谔方程来预测分子的性质和行为。然而，对于包含大量原子的复杂体系，精确求解薛定谔方程的计算量非常巨大，甚至超出了现有计算能力的极限。

传统的量子化学计算方法，如Hartree-Fock方法和密度泛函理论（DFT），虽然在一定程度上可以处理较大规模的体系，但其精度往往难以满足要求。而更高精度的后Hartree-Fock方法，如耦合簇理论（CCSD(T)）等，计算复杂度极高，只能应用于小分子体系。

因此，如何在大规模体系中实现高精度的量子化学计算，一直是该领域的研究热点和难点。

ByteQC：突破计算瓶颈的新方案

为了解决上述问题，字节跳动ByteDance Research团队开发了ByteQC工具集。ByteQC的核心在于利用GPU强大的并行计算能力，加速量子化学算法的计算过程。

GPU加速：释放计算潜力

GPU（图形处理器）最初是为图形渲染而设计的，但其大规模并行处理能力使其在科学计算领域也具有巨大的潜力。ByteQC充分利用了GPU的优势，通过将计算密集型的量子化学算法移植到GPU上运行，实现了显著的加速效果。

ByteQC在现代GPU上高效实现了多种标准量子化学算法，包括：

• 平均场计算： Hartree-Fock方法和密度泛函理论（DFT）
• 后Hartree-Fock方法： Møller-Plesset微扰理论、随机相位近似、耦合簇方法和量子蒙特卡洛方法

基准测试表明，相比于100核CPU，ByteQC的标准量子化学算法最高可实现单A100 GPU 60倍加速。这意味着，原本需要数天甚至数周才能完成的计算任务，现在可以在数小时内完成。

量子嵌入方法：扩展计算规模

除了GPU加速外，ByteQC还提供了一种量子嵌入方法，该方法可以在保持量子化学“黄金标准”精度的同时，显著扩展可计算的体系规模。

量子嵌入方法的基本思想是将整个体系划分为若干个小的子体系，对每个子体系进行高精度的量子化学计算，然后将这些子体系的结果组合起来，得到整个体系的性质。这种方法可以有效地降低计算复杂度，使得对大规模体系进行高精度计算成为可能。

ByteQC的量子嵌入方法结合了GPU加速和算法优化，使得其在计算规模和精度上都达到了新的高度。

解决GPU开发难题

GPU的显存显著小于CPU内存，同时架构的不同导致很多CPU可以高效实现的复杂逻辑在GPU上很难实现。为了解决这些问题 ByteQC 在开发过程中主要使用了以下方法：

1. 引入高效计算库： 张量缩并是量子化学计算的主要热点之一，为此作者团队引入了 NVIDIA 提供的高效张量计算库 cuTENSR/cuTENSORMG。该计算库在最小占用显存的前提下高效计算张量缩并。作者团队完善了相关的函数封装，将其引入到了 Python / Cupy 的生态中。
2. 高效实现复杂计算逻辑： 在周期性体系屏蔽计算中需要在 GPU 上实现高效的动态生产者 – 消费者模型，作者团队提出使用动态的 warp 特例化高效实现。在平均场 Fock 矩阵构建中，涉及相邻任意多的线程竞态求和的问题。CUDA 自带求和函数并未针对该特殊情况优化，作者团队使用 warp 内的 shuffle 指令实现了高效地求和。
3. 优化缓存和简单高效的原位操作： ByteQC 的诸多代码实现均进行了详细的缓存分析，最大限度地实现了缓存的复用，减少了显存需求。此外大量地使用 Cupy 提供的 kernel 接口，通过 CUDA kernel 实现了原位操作，减少了显存的占用。

ByteQC的应用潜力

ByteQC的开源为材料科学、制药工程和催化研究等领域带来了巨大的机遇。通过使用ByteQC，科学家们可以：

• 加速新材料的发现： ByteQC可以用于模拟材料的结构和性质，帮助科学家们预测新材料的性能，从而加速新材料的发现过程。
• 优化药物设计： ByteQC可以用于模拟药物与靶标蛋白的相互作用，帮助科学家们优化药物的结构，提高药物的疗效。
• 改进催化剂设计： ByteQC可以用于模拟催化反应的机理，帮助科学家们设计更高效的催化剂，提高化学反应的效率。

ByteQC的论文以大尺寸分子团簇，表面吸附问题为例，展示了ByteQC在真实材料计算中的应用潜力。例如，研究人员使用ByteQC在2,753轨道的水团簇问题和3,929轨道的氮化硼表面水吸附问题上均实现了CCSD(T)水平的“黄金标准”精度的计算。

ByteQC的广泛应用将极大地推动相关领域的发展，为人类社会带来更多的福祉。

开源：促进量子化学计算的普及

字节跳动ByteDance Research团队选择将ByteQC开源，旨在促进量子化学计算的普及和发展。通过开源，ByteQC可以吸引更多的研究人员参与到开发和应用中来，共同推动量子化学计算技术的进步。

ByteQC的代码已经发布在GitHub上（https://github.com/bytedance/byteqc），欢迎感兴趣的研究人员下载和使用。

专家点评

“ByteQC的开源是量子化学计算领域的一项重要进展，”北京大学化学学院教授李伟说。“它不仅提供了一个高效的计算工具，也为研究人员提供了一个学习和交流的平台。我相信ByteQC将在未来的量子化学研究中发挥重要的作用。”

NVIDIA加速计算平台高级产品经理刘博士表示：“我们很高兴看到ByteDance Research团队利用NVIDIA的GPU技术开发出ByteQC这样优秀的量子化学计算工具。ByteQC的成功证明了GPU在科学计算领域的巨大潜力。我们将继续与ByteDance Research团队合作，共同推动量子化学计算技术的发展。”

结语

ByteQC的开源标志着大规模实用化量子化学计算的曙光已经显现。随着计算能力的不断提高和算法的不断优化，我们有理由相信，量子化学计算将在未来的科学研究中发挥越来越重要的作用。

ByteDance Research团队的贡献不仅在于开发了ByteQC工具集，更在于他们将这一工具开源，为整个量子化学计算领域带来了新的活力。我们期待ByteQC在未来的发展中取得更大的成就，为人类社会做出更大的贡献。

图1. ByteQC软件架构

（此处应插入ByteQC软件架构图）

图2. 基于warp特例化的生产者-消费者模型

（此处应插入基于warp特例化的生产者-消费者模型图）

图3. 基于warp同步原语的相邻7个线程的竞态求和

（此处应插入基于warp同步原语的相邻7个线程的竞态求和图）

图4. ByteQC的子模块加速比（数据点）和计算规模（虚线）

（此处应插入ByteQC的子模块加速比（数据点）和计算规模（虚线）图）

图5. （左）水团簇结构和（右）氮化硼表面水吸附结构

（此处应插入水团簇结构和氮化硼表面水吸附结构图）

参考文献

• ByteQC论文：https://arxiv.org/abs/2502.17963
• ByteQC代码：https://github.com/bytedance/byteqc

关于ByteDance Research

ByteDance Research是字节跳动旗下的研究机构，致力于探索人工智能及相关领域的前沿技术，并将其应用于字节跳动的各项产品和服务中。

关于NVIDIA

NVIDIA（纳斯达克股票代码：NVDA）是全球领先的人工智能计算公司。NVIDIA的GPU和软件平台被广泛应用于游戏、专业可视化、数据中心和汽车等领域。

关于北京大学

北京大学是中国顶尖的综合性大学之一，在科学研究和人才培养方面享有盛誉。北京大学化学学院是中国化学研究的重要基地，在量子化学、材料化学等领域具有很强的实力。

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