ORCA下进行NEB计算并行效率低，请问如何解决？

wuyulele

大家好，我在尝试用ORCA-4.2.1对多含过渡金属的配合物进行NEB计算搜索MEP和过渡态，在超算上设定16核，50GB内存，计算级别：B97-3c以及RI, PBE0/def2SVP。发现计算一开始的时候能在16个核上并行，在迭代优化MEP的时候，就会降低CPU的使用率，在运行orca_scf，orca_scfgrad，或者orca_scf_mpi等进程的时候，往往只会用到4~8个CPU, 甚至只有1个CPU在工作。请问这种情况怎么解决？如果进行普通的OPT计算或者单点能计算就不会出现这种情况。

量化小菜鸡

我也遇到过这个问题，也找不到好的办法。手册上有一节说如何设置环境量，不知道会不会管用。

biogon

建议用高斯

coolrainbow

NEB对分子的表现其实挺差的，有时候都不如自己猜强

wuyulele

感谢各位的回复

wzkchem5

coolrainbow 发表于 2020-12-24 09:22
NEB对分子的表现其实挺差的，有时候都不如自己猜强

主要是初始image的位置的问题吧，这个不能怪NEB方法本身。
比如，假如有一个初始image就是你猜的过渡态结构，那么NEB几乎肯定比你自己用OptTS优化你猜的那个结构要强

k64_cc

https://github.com/ZimmermanGroup/molecularGSM

这个项目很神奇的竟然能挂Gaussian用，不过只能用intel19编译。

k64_cc

wzkchem5 发表于 2020-12-26 09:09
主要是初始image的位置的问题吧，这个不能怪NEB方法本身。
比如，假如有一个初始image就是你猜的过渡态 ...

而且另一方面，从NEB给的TS出发，离过渡态也挺近了，Gaussian调小步长都能搞定。这在优化那种超级平坦（虚频~20）的势能面的时候常常能救我狗命。

wuyulele

k64_cc 发表于 2020-12-26 12:38
而且另一方面，从NEB给的TS出发，离过渡态也挺近了，Gaussian调小步长都能搞定。这在优化那种超级平坦（ ...

请问从NEB给出的TS以及附近的image结构出发，用高斯进行过渡态的优化，总是优化不出来想要的过渡态，要么就是虚频方向不是反应进行的方向，这个怎么解决呢？

k64_cc

wuyulele 发表于 2020-12-28 10:18
请问从NEB给出的TS以及附近的image结构出发，用高斯进行过渡态的优化，总是优化不出来想要的过渡态，要么 ...

只针对二面角扭转之类的平坦势能面，步长减到1，int=superfine，然后recalc。
虚频不对的话咋搞出来路径的，令人费解。按理说最高那个虚频起码看起来差不多。

wuyulele

k64_cc 发表于 2020-12-28 13:19
只针对二面角扭转之类的平坦势能面，步长减到1，int=superfine，然后recalc。
虚频不对的话咋搞出来路径 ...

谢谢:) 我又看了一下，NEB算出来的TS的结构在gaussian中直接计算freq有4个虚频，其中第2个虚频才对应反应坐标。现在在用IOP(1/130=2)重新计算优化一下TS，不知道这样会不会有效果。

Freeman

楼主，这是正常现象。ORCA的NEB的并行方式是几个MPI进程对应某一个image的优化。比如说，设定了8个image，16个核，那么就是两个MPI优化一个image。楼主描述的现象是运行到一定阶段，就只剩几个MPI在运行了——那是因为另外几个image都优化好了，还剩下一个image没优化好，所以就只有这个image对应的几个MPI在运行。见ORCA_4.2.1手册9.22.2.12 Parallel execution（本来想放手册截图的，但是Adobe用不了了，不能上传）。