如何用AIMD原子轨迹机器学习拟合势参数跑经典MD

nusiew · 发表于 Post on 2023-12-5 17:20:21

本帖最后由 nusiew 于 2023-12-5 17:22 编辑

1. 想要利用cp2k输出的AIMD原子轨迹，进行机器学习拟合势参数，跑大规模体系的经典MD，体系暂定是高温合金熔体和熔盐体系。

2. 初步调研发现DeePMD-kit可以实现，目前有一些cp2k从头算、lammps MD和python编程基础，请问DeePMD-kit这个是否好入门？学期周期是否长？对训练的算力要求是否高？

3. 或者有哪些其他更容易实现的途径，谢过各位大佬了

yxzinc · 发表于 Post on 2023-12-6 09:44:15

这个是最成熟的方案，cp2k+DP+LAMMPS这一套正刊子刊都发了几篇了

Aletyx · 发表于 Post on 2023-12-6 10:02:40

DeePMD-kit非常好入门，跟着教程几分钟就能跑起来

Weldingspock · 发表于 Post on 2023-12-6 10:23:57

DP学习资源多，也比较好上手。但是如果你跑大规模体系（大于5w原子）的话，DP的速度太慢，需要许多卡并行才行。如果GPU资源不够可以考虑换GPUMD+NEP的组合

wolfli369 · 发表于 Post on 2023-12-6 10:53:32

求分享一个样本

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