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优化数据分布和内核性能，以高效训练化学基础模型：以MACE为例
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究针对化学基础模型（CFM）在数据分布和训练过程中的负载均衡问题，提出了一种迭代算法，将数据分布视为多目标装箱问题，从而实现高效数据分配。同时，优化了MACE模型中的对称张量收缩内核，显著提高训练速度，周期执行时间从12分钟缩短至2分钟。
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关键要点
- 本研究针对化学基础模型（CFM）在数据分布和训练过程中的负载均衡问题。
- 提出了一种迭代算法，将数据分布视为多目标装箱问题，以实现高效数据分配。
- 优化了MACE模型中的对称张量收缩内核，显著提高训练速度。
- 实验结果显示，训练每个周期的执行时间从12分钟缩短至2分钟，提升了效率。
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