
刘杰教授深耕高性能计算与物质计算芯片架构,主导研发了颠覆性的 APU(Atomistic Processing Unit)专用算力架构,突破传统冯·诺依曼架构的"存储墙"瓶颈。作为 SwiftMater 的技术总舵,为团队提供最前沿的算法指导与终极技术背书。

擅长:机器学习势函数、分子动力学模拟、固态电解质离子迁移

擅长:半导体工艺模拟、TCAD 仿真、刻蚀 / 沉积工艺优化

擅长:DFT 计算、AI 电子结构预测、能带结构与态密度解析

擅长:多尺度模拟、氧化物玻璃热输运、机器学习原子势函数

擅长:界面吸附活化机制、催化剂筛选、反应路径搜索 SOP

擅长:计算任务调度、第一性原理计算、初级质检

擅长:DFT/CMD 计算、VASP/CP2K 运维、报错处理

擅长:机器学习分子动力学模拟、APU 参数调优

擅长:量子动力学、量子计算、算法加速潜力探索

擅长:机器学习势函数训练、数据集构建与模型验证