各个化学软件选配机器硬件方法分享

袁文凯GRRM

各位大神，以下是我们的一些经验和大家进行分享。
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1  计算机的选择方法

根据所使用的分子的种类，大小，模拟方法的不同，在计算当中，所使用的主要资源（CPU，内存，硬盘）有很大的不同。可以简而言之，大规模的肯定可以覆盖小规模的计算，但是最好的方法应该是根据预算做出可以跑出最好性能的机器。这里就为大家简单介绍一些基本的机器的选择方法。

量子化学模拟

在量子化学模拟当中，在论文里面我们经常可以看到「B3LYP/6-311+G(d,p)」这样的描述，B3LYP指的是计算手法（Schrödinger方程式的近似法），6-311+G(d,p)部分是基底函数的意思。从选择计算机配置角度来讲，和基底函数的种类关联不大。但是最合适的计算机配置，应该是需要考虑计算手法的。下面我们举一些高斯的例子来进行说明。

90%的计算

分子的最优化结构，HOMO/LUMO之类的电子状态，IR光谱以及Raman光谱，在分子的基底函数相关的属性计算里面，大多数的情况，我们会利用B3LYP等的密度泛函数（DFT）来进行计算。DFT的计算成本，以基底函数的个数N作为基数的话，N3一个水平的话，我们也会认为这是一个非常不错的性能了。因为并行计算的效率也比较高，所以我们推荐CPU性能比较好的配置。

10%更高精度的计算

DFT算法也并不是万能的，根据具体情况也会要求我们采用更高精度的计算手法。比如Møller-Plesset  perturbationtheory（MP2）方法，以及1电子，2电子耦合簇理论（CCSD）等都是经常用来求比DFT更高精度的计算手法。但是这类方法需要注意的就是计算成本（时间）巨大（MP2大约是N5，CCSD方法大约是N6），计算产生的数据也会比较庞大。像这种情况下，我们选择及其配置的时候，需要优先考虑的是内存和硬盘了。

  

激发态的计算

在与吸光，发光有关的计算模拟里面，激发态的计算就变得必要了。激发态计算的理论是以基底状态计算的理论为基础进行设计的，所以我们在选择机器配置的时候，考虑和基底状态计算一样的即可。

例如TD-DFT的计算手法和DFT的计算手法类似，所以以CPU的性能为主，SAC-CI和CCSD的手法类似，所以我们应该优先考虑内存和硬盘。

	CPU	内存	HDD	网络环境
HF、DFT	○	△	--	--
MP2，MP4	△	○	◎	--
TD-DFT	○	△	--	--
SAC-CI	--	◎	◎	--

◎：必须强化

○：推荐强化

△：可强化

-- ：标准化即可

分子动力学模拟

分子动力学

在古典分子动力学模拟当中，计算成本是依赖于原子数N的。在相互作用计算里所使用的Particle Mesh Ewald(PME)算法是 N log N的级别，在一部分软件中所使用FMM算法的N即可以认为是计算成本。在分子动力学的计算中，对内存的要求并不是很高，所以我们推荐CPU性能较好的机器配置。另外还会产生大量的数据，所以HDD的大容量也是我们必须重视的。

近几年，也出现了可以利用GPU来处理任务的的软件。计算内容被整合为CPU和GPU各自所擅长的进行处理，关于GPU我们推荐和CPU可以很好达到平衡的型号。

融入QM/MM方法和Car-Parrinello方法等量子化学计算的分子动力学处理电子状态的量子化学计算处理中，原子动力比起分子动力来说，压倒性的计算成本会变大，所以需要结合量子化学计算中所采用的计算手法来选择机器配置。另外需要保存轨道数据以及针对各个快照所产生的量子化学计算的输出文件，所以大容量的HDD也是必须要考虑的。

	CPU	内存	HDD	网络环境
古典分子动力学	◎	–	◎	△
量子分子动力学	和量子化学一样即可		◎	–