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可扩展AI驱动分子动力学模拟的实现

分子动力学模拟是计算化学和材料科学中的重要工具，但传统方法的复杂性和计算需求往往需要机器学习势函数来实现可扩展性、效率和准确性。

ML-IAP-Kokkos接口概述

ML-IAP-Kokkos接口通过集成PyTorch基础的机器学习势函数与LAMMPS分子动力学软件包，实现了快速可扩展的原子系统模拟。该接口由某中心、洛斯阿拉莫斯国家实验室和桑迪亚国家实验室的科学家合作开发。

该接口支持消息传递机器学习势函数模型，利用LAMMPS内置通信功能促进GPU间高效数据传输，这对实现多GPU大规模模拟至关重要。接口使用Cython连接Python和C++/Kokkos LAMMPS，确保端到端GPU加速，优化整体模拟工作流程。

环境准备与工具配置

所需经验：

熟悉LAMMPS或其他分子动力学模拟工具
具备Python使用经验，熟悉PyTorch和机器学习模型
可选：支持cuEquivariance的模型和某中心GPU以获得额外加速

构建ML-IAP-Kokkos接口步骤：

步骤1：环境设置

确保安装所有必要软件：

使用Kokkos、MPI和ML-IAP编译的LAMMPS
带有PyTorch的Python
训练好的PyTorch机器学习势函数模型

步骤2：安装支持ML-IAP-Kokkos/Python的LAMMPS

下载并安装LAMMPS（2025年9月或更高版本），启用Kokkos、MPI、ML-IAP和Python支持。

步骤3：开发ML-IAP-Kokkos接口

使用ML-IAP-Kokkos接口时，LAMMPS将在模拟期间调用Python解释器，执行原生Python模型并提供所有Python功能，无需编译模型。

要将模型与LAMMPS连接，需要实现LAMMPS中的抽象类MLIAPUnified。具体需要使compute_forces函数使用LAMMPS传递的数据推断成对力和能量。

简单示例：

from lammps.mliap.mliap_unified_abc import MLIAPUnified
import torch

class MLIAPMod(MLIAPUnified):
    def __init__(self, element_types=None):
        super().__init__()
        self.ndescriptors = 1
        self.element_types = element_types
        self.rcutfac = 1.0  # 径向截断半径的一半
        self.nparams = 1

    def compute_forces(self, data):
        print(f"总原子数: {data.ntotal}, 本地原子数: {data.nlocal}")
        print(f"原子索引: {data.iatoms}, 原子类型: {data.elems}")
        print(f"邻居对数量: {data.npairs}")

保存模型对象：

mymodel = MLIAPMod(["H", "C", "O"])
torch.save(mymodel, "my_model.pt")

步骤4：实现消息传递支持

更新模型以使用消息传递步骤，调用forward_exchange设置幽灵原子特征值，处理周期性边界条件和不同GPU上的原子。

完整消息传递实现：

import torch

class LAMMPS_MP(torch.autograd.Function):
    @staticmethod
    def forward(ctx, *args):
        feats, data = args
        ctx.vec_len = feats.shape[-1]
        ctx.data = data
        out = torch.empty_like(feats)
        data.forward_exchange(feats, out, ctx.vec_len)
        return out

    @staticmethod
    def backward(ctx, *grad_outputs):
        (grad,) = grad_outputs
        gout = torch.empty_like(grad)
        ctx.data.reverse_exchange(grad, gout, ctx.vec_len)
        return gout, None

性能评估

HIPPYNN模型性能测试

在一到512个某中心H100 GPU上进行了弱扩展测试，使用包含1到4个交互层的机器学习势函数模型。结果显示，使用通信钩子可显著减少幽灵原子数量，从而大幅提升性能。

对于一层、两层、三层和四层幽灵原子，真实原子占总原子数的比例分别为54%、38%、26%和18%。使用钩子后，所有情况均可使用一个半径的幽灵原子，保持54%的真实原子比例。

MACE集成比较

比较了原始MACE对样式与基于cuEquivariance的MACE插件性能。新插件速度更快、内存效率更高，这归功于cuEquivariance的模型加速和MLIAP-Kokkos接口中的消息传递改进。

结论

LAMMPS ML-IAP-Kokkos接口是目前实现多GPU、多节点分子动力学模拟使用机器学习势函数的最重要工具。它允许高效模拟极大系统，弥合了现代基于机器学习的力场与高性能计算基础设施之间的差距。

通过基准测试结果进一步强调了该接口在大规模模拟方面的潜力，使其成为该领域研究人员和开发人员的宝贵工具。
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