jax-md/jax-md

해결하는 문제

전통적인 분자역학(MD) 패키지는 종종 복잡하고 전문화되어 있으며, CPU와 GPU 실행을 위한 별도의 코드베이스가 필요합니다. 또한 에너지 기울기에서 힘을 계산하기 위해 도함수를 수동으로 구현해야 하는 경우가 많습니다. JAX MD는 자료 및 미세한 상호작용 시뮬레이션을 위한 간결하고 하드웨어 가속화되며, 엔드투엔드로 미분 가능한 프레임워크를 제공함으로써 이를 단순화합니다.

작동 방식

JAX를 기반으로 하여 Python 코드를 XLA로 컴파일하여 CPU, GPU, TPU에서 원활하게 실행할 수 있습니다. 분자역학을 기능적이고 데이터 중심의 프로세스로 간주하며, 데이터는 배열에 저장되고 함수가 이러한 상태를 변환합니다. JAX의 자동 미분 기능을 활용하기 때문에 전체 시뮬레이션 파이프라인은 미분 가능하며, 입력 파라미터에 대해 시뮬레이션 결과의 도함수를 취할 수 있습니다.

대상 사용자

자료 시뮬레이션, 복잡한 대규모 현상 탐색, 또는 미분 가능한 물리 모델 구현이 필요한 계산 응집물질 물리학 및 머신러닝 연구자들을 위한 것입니다.

주요 특징

• 하드웨어 독립적: JAX/XLA를 통해 CPU, GPU, TPU에서 실행 가능.
• 엔드투엔드 미분 가능: 전체 시뮬레이션 과정의 자동 미분을 허용.
• 기능적 설계: 배열과 변환 함수를 사용한 데이터 중심 접근 방식.
• 다양한 응용: NVE, NVT, NPT 앙상블 및 신경망 포텐셜을 포함한 광범위한 시뮬레이션 지원.