TorchSim/torch-sim

What it solves

TorchSim 是为了加速原子模拟，特别是当使用机器学习原子间势函数 (MLIPs) 时。传统工具通常难以应对 MLIPs 的计算开销，而 TorchSim 通过利用 GPU 加速和高效的内存管理，提供了一种显著加快这些模拟运行速度的方法。

How it works

通过直接在 PyTorch 中重写原子模拟的核心原语，该引擎允许对多个系统进行自动批处理，并提供原生 GPU 支持。这使得能够同时模拟许多原子系统，与 ASE 等传统框架相比，速度提升可达 100 倍。

Who it’s for

它适用于材料科学和化学领域的研究人员和科学家，他们使用 MLIP 模型 (例如 MACE, Fairchem, SevenNet, 和 MatterSim) 来进行分子动力学或结构弛豫。

Highlights

• High-speed MLIP support: 原生集成了一系列流行的 MLIP 模型。
• Automatic Batching: 能够同时运行多个模拟以最大限度地提高 GPU 利用率。
• Comprehensive Simulation Tools: 包括 MD 集成方案 (NVE, NVT, NPT)、弛豫方法 (FIRE, gradient descent) 以及 Swap Monte Carlo 算法。
• Ecosystem Integration: 与 ASE, Pymatgen, 和 Phonopy 等常用工具协同工作。
• Differentiable Simulation: 支持可微模拟和弹性性质计算。