Basic research for an extension of space-scale in classical molecular dynamics calculations by introducing machine-learning potential

通过引入机器学习潜力来扩展经典分子动力学计算中的空间尺度的基础研究

• 批准号: 22K12065
• 负责人: 安藤 嘉倫
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: National Institute for Materials Science
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2027-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12065/
• 关键词: 分子動力学計算; 長距離静電相互作用; 計算の高速化; 機械学習ポテンシャル; GPGPU; 古典分子動力学計算; 計算スケールの拡大; 長距離相互作用

研究初年度となる本年度は主に研究を実施するためのソフトウェアおよびハードウェアの整備を行なった。当初計画では1年目に計算機サーバーを2年目にサーバーを搭載するGPGPUおよび関連ソフトウェアを整備する予定であったが, 国際情勢の不安定化によるGPGPUの価格高騰のために2年目に購入した場合当初予定していた予算範囲でGPGPUが入手困難となる恐れがあった。そのため当初計画を前倒しし本年度内に計算機サーバ、GPGPUおよび関連ソフトウェア群を一括で購入する方針とした。研究費の前倒し請求を行うことにより、当初購入を予定していた倍精度計算対応GPGPU (NVIDIA社製A30) および計算機サーバーと関連ソフトウェア類を価格上昇を最低限に抑えた上で購入することができた。当該サーバーにNvidia DockerをインストールすることでNGCのDockerコンテナイメージを利用可能とし、さらにCUDA Fortran が使用可能なコンパイラーパッケージ (NVIDIA HPC SDK) をインストールすることでGPUGPU上で動作するプログラムの開発環境を整備した。テスト問題を用いて機械学習向けソフトウェアのA30上での性能を確認するとともにCUDA Fortranによるプログラミングを試行した。それに並行し研究目的である機械学習ポテンシャルの構築を行う前準備として、教師あり機械学習を実施する上で必要な教師データを大量にかつさまざまな条件で得られるよう既存の分子動力学計算ソフトウェア(MODYLAS)の長距離静電相互作用計算の計算プログラム部分を改変するとともに、使用すべき機械学習モデルの選定を開始した。

In the first year of the study, となる. In the current year, に. Main に. Research, を. Implementation, するため. Youdaoplaceholder4. Youdaoplaceholder5. Preparation, を. Youdaoplaceholder7. Original plan で は under 1 year に computer サ ー バ ー を 2 years に サ ー バ ー を carry す る GPGPU お よ び masato even ソ フ ト ウ ェ ア を servicing す る designated で あ っ た が, International situation の stabilization に よ る GPGPU の 価 lattice golden の た め に 2 years に buy し た occasion had designated し て い た is van 囲 で GPGPU が of difficult と な る fear れ が あ っ た. そ の た め original plan を fore し し に this year computer サ ー バ, GPGPU お よ び masato even ソ フ ト ウ ェ ア を a group including で buy す る policy と し た. Research の fore し request line を う こ と に よ り, had bought を designated し て い た double precision calculation 応 seaborne GPGPU A30 (NVIDIA system) お よ び computer サ ー バ ー と masato even ソ フ ト ウ ェ ア class を 価 lattice rise を minimalist に え suppression on た で buy す る こ と が で き た. When the サ ー バ ー に Nvidia Docker を イ ン ス ト ー ル す る こ と で NGC の Docker コ ン テ ナ イ メ ー ジ を may use と し, さ ら に CUDA Fortran が use may な コ ン パ イ ラ ー パ ッ ケ ー ジ (Nvidia HPC SDK) Youdaoplaceholder0 スト スト スト スト する する する とで とで gpu で action するプログラム <s:1> development environment を preparation た た テ ス ト problem を い て rote learning to け ソ フ ト ウ ェ ア の on A30 で の performance を confirm す る と と も に CUDA Fortran に よ る プ ロ グ ラ ミ ン グ を trial し た. そ れ に parallel し research purpose で あ る rote learning ポ テ ン シ ャ ル の line build を う preparation と し て, teachers あ り rote learning を be applied す る で necessary な teachers デ ー タ を large に か つ さ ま ざ ま で な conditions have ら れ る よ う existing の molecular dynamics calculation ソ フ ト ウ ェ ア (MODYLAS) の electrostatic interaction の calculation プ over long distances The ログラム part を is modified to するとと するとと に に, and すべ するとと machine learning is used. Youdaoplaceholder5 モデ <s:1> <s:1> selects を to start た.

项目成果

An exa-scale high-performance molecular dynamics simulation program: MODYLAS

超大规模高性能分子动力学模拟程序：MODYLAS

• DOI: 10.1063/5.0144361
• 发表时间: 2023
• 期刊: The Journal of Chemical Physics
• 作者: Yoshimichi Andoh;Shin-Ichi Ichikawa;Tatsuya Sakashita;Kazushi Fujimoto;Noriyuki Yoshii;Tetsuro Nagai;Zhiye Tang;Susumu Okazaki
• 通讯作者: Susumu Okazaki