brucefan1983/GPUMD

해결하는 문제

GPUMD (Graphics Processing Units Molecular Dynamics)는 GPU에서 대규모 원자 시뮬레이션을 실행하기 위한 고성능 프레임워크를 제공합니다. 양자 역학 계산의 높은 정확도와 경험적 포텐셜의 속도를 결합한 신경 진화 포텐셜 (Neuroevolution Potentials, NEPs)을 사용하여 기존 분자 동역학의 계산 병목 현상을 해결합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 분자 동역학 시뮬레이션 및 정적 계산을 수행하는 gpumd와 신경 진화 포텐셜을 사용하여 학습 및 예측을 수행하는 nep라는 두 가지 주요 프로그램으로 구성됩니다. 사용자는 입력 파일 (run.in, model.xyz)을 통해 시스템을 정의하고 GPU 가속을 활용하여 열 전달, 기계적 특성, 충격 압축과 같은 복잡한 물리적 현상을 시뮬레이션합니다. 이 프레임워크는 경험적 원자 간 포텐셜과 머신러닝 기반 NEP 모델을 모두 지원합니다.

대상 사용자

이 도구는 계산 재료 과학자, 물리학자 및 고효율의 대규모 계산이 필요한 원자 시뮬레이션 연구자를 위해 설계되었습니다. 머신러닝 포텐셜을 연구 워크플로우에 통합하려는 사용자에게 적합합니다.

주요 특징

• 분자 동역학 시뮬레이션을 위한 고성능 GPU 가속.
• 정확하고 효율적인 모델링을 위한 신경 진화 포텐셜 (NEPs) 내장 지원.
• 열 전달, 열역학적 특성, 충격 압축을 포함한 광범위한 응용 분야.
• 빠른 시작을 돕는 방대한 문서, 튜토리얼 및 Google Colab 통합.
• 데이터 처리, 형식 변환 및 구조 준비를 위한 도구 제공.