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在基于量子的计算方法领域，密度泛函理论 (DFT) 尤其引人注目，因为它能够以相对较低的计算成本为广泛的系统产生准确的结果。8 因此，每年都有大量的计算研究利用 DFT 计算。例如，美国国家能源研究科学计算中心 (NERSC) 报告称，2018 年其超级计算机资源的近 30% 仅用于 DFT 计算。9 广泛的研究和开发工作不断致力于优化 DFT 计算的性能和准确性，从而产生了大量开源和商业 DFT 软件包。10 一些软件包可以利用专用硬件（例如通用图形处理单元 (GPU)）来承担大部分工作负载。 11 − 17 然而，在传统的 DFT 实现中，即没有对密度矩阵或哈密顿矩阵进行特定的稀疏性假设，计算成本与描述系统所用轨道数量 N 的三次方成比例（在本文中称为 O(N3) DFT），并且这种立方缩放通常使模拟大型系统（如蛋白质−配体复合物或金属−有机框架）18 的成本变得非常昂贵。
具有张量处理单元的大规模量子化学
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