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

基本信息

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

项目摘要

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。

今年是研究的第一年，主要是准备研究的软硬件。原计划第一年购买计算机服务器，第二年购买带有服务器和相关软件的GPGPU，但由于国际局势不稳定导致GPGPU价格上涨，所以在第二年购买那样的话，就存在在原计划的预算范围内很难获得GPGPU的风险。因此，我们决定继续原计划，在本财年内一次性采购计算机服务器、GPGPU以及相关软件。通过提前申请研究费用，我们能够购买原本计划购买的双精度GPGPU（NVIDIA A30）、计算机服务器和相关软件，同时最大限度地减少价格上涨。通过在服务器上安装Nvidia Docker，您可以使用NGC的Docker容器映像，并且通过安装可以使用CUDA Fortran的编译器包（NVIDIA HPC SDK），您可以为在GPU GPU上运行的程序创建开发环境。我们使用测试题来检查机器学习软件在 A30 上的性能，并尝试使用 CUDA Fortran 进行编程。与此同时，为了准备构建机器学习潜力，这也是我们研究的目的，我们正在使用现有的分子动力学计算软件（除了修改MODYLAS中远程静电相互作用计算的计算程序外，我们开始选择机器所使用的学习模型。