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标题: 如何提升qe的计算速度？ [打印本页]

作者
Author: Shana 时间: 2023-9-30 10:13
标题: 如何提升qe的计算速度？
各位老师好，
小弟最近因为在尝试VCA方面的计算，因而专门去学习了一下quantum espresso的使用。小弟在使用的时候，发现quantum espresso的计算效率比vasp低了很多。这是小弟的input文件，计算20个原子的Ga2O3体系，k点是30个。在24核的机器上，qe的一个电子步耗时约30s。小弟之前使用vasp的时候，同样的原子数、k点数和cpu核数，vasp在SCAN泛函下一个电子步也才5s左右，如果同样是PBE泛函的话，vasp一个电子步耗时在3s左右。qe和vasp的计算速度差了约10倍。
小弟想问一下各位老师，qe有没有什么方法，提升其计算速度？ (, 下载次数 Times of downloads: 45)

作者
Author: 万里云 时间: 2023-9-30 10:38
本帖最后由万里云于 2023-10-3 22:26 编辑

输入文件中用了80Ry的动能截断，相当于1000多eV，又是Ga和O这样的主族元素，如果是PAW势，精度很高了。VASP的ENCUT要设置成同样的值才能做比较。

无论VASP还是QE，只要是采用平面波基组的程序，做变体积的变胞优化时都会遇到Pulay应力的问题。解决办法有两个：加大动能截断，或者做定体积变胞再手动拟合状态方程。因此可以把动能截断砍掉一些，然后定体积变胞。

再就是调节QE的并行参数。这些参数不是写在输入文件里面，而是在命令行指定，记得有-ni -nk -nb -nt -nd几个。ni是对image并行，只在NEB计算时才有意义。nk/nb/nt相当于KPAR/NPAR/NCORE。nd是scalapack并行时矩阵分块方案，貌似vasp中没开放这个参数。具体要做测试。

作者
Author: Shana 时间: 2023-9-30 10:56

万里云发表于 2023-9-30 10:38
输入文件中用了80Ry的动能截断，相当于1000多eV，又是Ga和O这样的主族元素。如果是PAW势，精度很高了。VASP ...

多谢老师，解释的非常清楚。感谢老师指导。

作者
Author: ahxb 时间: 2023-9-30 13:44
qe可以用OpenMP并行，也能用MPI并行，具体是否支持和怎么编译有关。如果原先使用全MPI并行，可以考虑设置OpenMP并行核数，能适当加快计算时间，一般也会节约一些内存。

作者
Author: 元无虚空 时间: 2023-9-30 14:16

ahxb 发表于 2023-9-30 13:44
qe可以用OpenMP并行，也能用MPI并行，具体是否支持和怎么编译有关。如果原先使用全MPI并行，可以考虑设置Op ...

要达到最高运行效率，需要合理搭配openmp+mpi杂化并行

作者
Author: gog 时间: 2023-10-1 07:07
也和编译有关

作者
Author: 万里云 时间: 2023-10-1 20:25
MPI+OpenMP混合并行效率一般是比不过纯MPI的。MPI是进程级并行，内存占用大，为了不爆内存，进程数有时候要小于物理核心数。为了不浪费剩下的核心，就通过OpenMP进行线程级并行。

作者
Author: 丁越 时间: 2023-10-3 20:30

万里云发表于 2023-9-30 10:38
输入文件中用了80Ry的动能截断，相当于1000多eV，又是Ga和O这样的主族元素，如果是PAW势，精度很高了。VASP ...

(, 下载次数 Times of downloads: 51)
请问一下老师，这个-nimage参数我有点没看明白到底和NEB的插点数目(image)怎么对应联系的？即每个插点结构用多少个核心并行和这个参数是怎么一个对应关系。我看后面几个参数要优化的时候还必须要知道FFT格点，KS states 的数目等等才能估计，还挺麻烦的，不知道老师有什么简易的优化策略？

作者
Author: 万里云 时间: 2023-10-3 21:03
本帖最后由万里云于 2023-10-3 21:04 编辑

丁越发表于 2023-10-3 20:30
请问一下老师，这个-nimage参数我有点没看明白到底和NEB的插点数目(image)怎么对应联系的？即每个插点 ...

ni/nk/kb/ntg分别对应image, kpoint, bands和FFT格点并行，这四个参数相乘必需等于申请的总核数。大致规律是并行层级越高，跨进程数据交换量越少，内存占用量越大。并行层级越低，数据交换量越大，内存占用越少。但内存占用看峰值，耗时看总和。因此内存占用满足这个规律，耗时不一定满足。

如果是做NEB计算，假设插入6个image，就申请6个节点，同时将ni设置成6。这样每个节点只在算出相应image的受力后才调用一次MPI，数据交换量是最小的。又假设每个节点有32个物理核心，那么nk*nb*nt必需等于32。据个人经验，如果是100原子左右，不可约k点在10以内的体系，用VASP的话1*1*32效率是最高的，也就是KPAR=1, NCORE=32。NPAR会自动设置为1。

如果是静态计算、优化、能带计算等单image计算，假设有4个不可约k点，建议申请4个节点，设置KPAR=4，NCORE=32，即每个节点负责一部分k点，节点内禁用band并行，所有的核都用来作FFT并行。

以上是在双路6326 CPU/256GB内存/IB互联集群上测试的结果。QE的并行方案可能和VASP有很大区别，以上经验很可能不适用，因此要多做测试。磨刀不误砍柴工，参数选得好，相比于最差的情形能节省三分之一的时间。

作者
Author: 丁越 时间: 2023-10-3 21:27
本帖最后由丁越于 2023-10-3 21:31 编辑

万里云发表于 2023-10-3 21:03
ni/nk/kb/ntg分别对应image, kpoint, bands和FFT格点并行，这四个参数相乘必需等于申请的总核数。大致规 ...

感谢老师详细解答

我还有个问题请教一下老师，假如NEB计算是在单个节点内进行，那么这个nimage的划分是否是有必要的呢？

另外这句话中"nk/nb/nb"应该是笔误了：

nk/nb/nb相当于KPAR/NPAR/NCORE。nd是scalapack并行时矩阵分块方案

作者
Author: 万里云 时间: 2023-10-3 22:28

丁越发表于 2023-10-3 21:27
感谢老师详细解答
我还有个问题请教一下老师，假如NEB计算是在单个节点内进行，那么这个nimage的划 ...

ni指定了同时计算多少个image的受力，单节点多image很可能爆内存。

作者
Author: 卡开发发 时间: 2023-10-5 09:47
额外补充两点：
1、磁矩和迭代参数适当调整。好的初猜和平顺的迭代可能一些能带收敛会较快，那么后面的步骤对角化的速度会逐渐变快。
2、在确保数值稳定的情况，对角化可以使用RMM-Davidson或者RMM-Paro用RMM-DIIS对个别过程进行加速。

作者
Author: Shana 时间: 2023-10-23 16:13

卡开发发发表于 2023-10-5 09:47
额外补充两点：
1、磁矩和迭代参数适当调整。好的初猜和平顺的迭代可能一些能带收敛会较快，那么后面的步 ...

感谢卡老师

作者
Author: Riku 时间: 2023-11-18 18:09
截断能太大了，一般50Ry就差不多了，截断能越大内存占用越多。Ry与eV的换算可以使用这个网站：https://citizenmaths.com/zh-cn/e ... tronvolts-converter

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