HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

مجموعة بيانات معيارية لديناميكيات الجزيئات LAMMPS-Bench

التاريخ

منذ 13 أيام

المؤسسة

جامعة ولاية ميشيغان
مختبرات سانديا الوطنية

رابط النشر

www.lammps.org

رابط الورقة البحثية

0010465521002836

الترخيص

GPL

انضم إلى مجتمع Discord

*تدعم مجموعة البيانات هذه الاستخدام عبر الإنترنت.انقر هنا للقفز.

يتم استخدام مجموعة بيانات LAMMPS Benchmark لاختبار ومقارنة أداء LAMMPS (برنامج محاكاة الديناميكيات الجزيئية) على أجهزة أو تكوينات مختلفة.

هذه المجموعات من البيانات ليست بيانات تجريبية علمية، بل تُستخدم لتقييم أداء الحوسبة (السرعة، والتوسع، والكفاءة). تحتوي على هياكل محددة، وملفات حقول القوة، ونصوص إدخال، وإحداثيات ذرية أولية، وغيرها، وهي متوفرة رسميًا من قِبل LAMMPS في قاعدة البيانات/المجلد.

نتائج الورقة ذات الصلة هيLAMMPS – أداة محاكاة مرنة لنمذجة المواد القائمة على الجسيمات على المقاييس الذرية والمتوسطة والمتصلة"، تم إصداره في عام 2022 بواسطة مختبرات ساندي الوطنية بالتعاون مع جامعة ولاية ميشيغان وجامعة تيمبل ومؤسسات أخرى.

تحتوي مجموعة البيانات هذه على 5 مشكلات معيارية، والتي تم إدراجها في قسم المعيار في وثائق LAMMPS وصفحة المعيار في الموقع الرسمي لـ LAMMPS (https://www.lammps.org/bench.html) تمت مناقشتها في .

تحتوي مجموعة البيانات هذه أيضًا على دليل فرعي:

الإمكانات: نصوص المقارنة لمختلف الإمكانات في LAMMPS

يتم عرض نتائج كل هذه المعايير ومناقشتها على صفحة المعايير على موقع LAMMPS الإلكتروني:https://www.lammps.org/bench.html

يصف الجزء المتبقي من هذه المقدمة مشاكلَ القياس الخمس المضمنة في مجموعة البيانات وكيفية تشغيلها على وحدة المعالجة المركزية (سواءً تسلسليًا أو متوازيًا). تحتوي المجلدات الفرعية على ملفات README الخاصة بها، والتي يجب قراءتها قبل تشغيل هذه البرامج النصية.


فيما يلي خمسة أسئلة مرجعية:

LJ = سائل ذري، باستخدام إمكانات لينارد جونز بنصف قطر قطع 2.5σ (حوالي 55 جارًا لكل ذرة)، متكامل زمنيًا في مجموعة NVE.

السلسلة = بوليمر منصهر من خرز زنبركي مكون من 100 مونومر، باستخدام روابط FENE وتفاعلات أزواج لينارد-جونز مع نصف قطر قطع 2^(1/6) σ (حوالي 5 جيران لكل ذرة)، متكامل مع الوقت في مجموعة NVE.

EAM = مادة صلبة معدنية، باستخدام إمكانات الذرة المضمنة (إمكانات EAM) للنحاس (Cu) بنصف قطر قطع يبلغ 4.95 Å (حوالي 45 جارًا لكل ذرة)، ومتكامل زمنيًا في مجموعة NVE.

المزلق = تدفق المزلق الحبيبي، باستخدام دالة محتملة مع مصطلح تاريخ الاحتكاك ونصف قطر قطع 1.1σ (حوالي 7 جيران لكل ذرة)، متكامل مع الوقت في مجموعة NVE.

رودو = رودوبسين في طبقة ثنائية دهنية مُذابة، باستخدام مجال قوة CHARMM بنصف قطر قطع LJ يبلغ 10 أنجستروم (ما يعادل حوالي 440 جارًا لكل ذرة). حُسبت تفاعلات كولومب طويلة المدى باستخدام طريقة الجسيمات-الجسيمات/الجسيمات-الشبكة (PPPM) والتكامل الزمني في مجموعة NPT.


تحتوي كل مسألة من المسائل الخمس على 32,000 ذرة، وتُشغَّل على مدار 100 خطوة زمنية. يمكن تشغيل كل اختبار كاختبار مرجعي تسلسلي (بمعالج واحد) أو بالتوازي. في الوضع المتوازي، يمكن تشغيل كل اختبار مرجعي كاختبار مرجعي ذي حجم ثابت أو مُقسَّم. في اختبارات المعيارية ذات الحجم الثابت، يُشغَّل نظام الذرات نفسه، الذي يبلغ حجمه 32 ألف ذرة، على أعداد مختلفة من المعالجات. أما في اختبارات المعيارية ذات الحجم المُقسَّم، فيتناسب حجم النظام مع عدد المعالجات. على سبيل المثال، يعمل نظام ذرات 256 ألف ذرة على 8 معالجات؛ ويعمل نظام ذرات 32 مليون ذرة على 1,024 معالجًا؛ وهكذا.

تتضمن مجموعة البيانات هذه بعض ملفات السجل النموذجية لعمليات تشغيل على أجهزة مختلفة بأعداد مختلفة من المعالجات، والتي يمكنك استخدامها لمقارنة نتائجك. على سبيل المثال، يمثل اسم ملف السجل log.date.chain.lmp.scaled.foo.P نسخة مُعدّلة من اختبار السلسلة المرجعي الذي تم تشغيله على الجهاز "foo" باستخدام P معالج، باستخدام إصدار LAMMPS المُحدد بالتاريخ. يُرجى ملاحظة أن اختبارات Eam وLj قد لا تُعطي النتائج نفسها تمامًا على أجهزة مختلفة لأن خيار "velocity loop geom" يُعيّن السرعات بناءً على إحداثيات ذرية - راجع وثائق أمر velocity لمزيد من التفاصيل.

يتم عرض وقت وحدة المعالجة المركزية (بالثواني) للتنفيذ في سطر "وقت الحلقة" في ملف السجل، على سبيل المثال:

وقت الحلقة 3.89418 على 8 عمليات لـ 100 خطوة مع 32000 ذرة

يمكن العثور على نتائج التوقيت لهذه المشاكل على مختلف الآلات على صفحة Benchmark في موقع LAMMPS.


فيما يلي كيفية تشغيل كل مشكلة، على افتراض أن ملف LAMMPS القابل للتنفيذ يسمى lmp_mpi:
واستخدم الأمر mpirun لبدء التنفيذ المتوازي:

التشغيل التسلسلي (معالج واحد):

lmp_mpi -in in.lj

lmp_mpi -in in.chain

lmp_mpi -in in.eam

lmp_mpi -in in.chute

lmp_mpi -in in.rhodo

التشغيل بالتوازي على نطاق ثابت (8 معالجات في هذه الحالة):

mpirun -np 8 lmp_mpi -in in.lj

mpirun -np 8 lmp_mpi -in in.chain

mpirun -np 8 lmp_mpi -in in.eam

mpirun -np 8 lmp_mpi -in in.chute

mpirun -np 8 lmp_mpi -in in.rhodo

عملية قابلة للتوسع بالتوازي (16 معالجًا في هذا المثال):

mpirun -np 16 lmp_mpi -var x 2 -var y 2 -var z 4 -in in.lj

mpirun -np 16 lmp_mpi -var x 2 -var y 2 -var z 4 -in in.chain.scaled

mpirun -np 16 lmp_mpi -var x 2 -var y 2 -var z 4 -in in.eam

mpirun -np 16 lmp_mpi -var x 4 -var y 4 -in in.chute.scaled

mpirun -np 16 lmp_mpi -var x 2 -var y 2 -var z 4 -in in.rhodo.scaled

لتشغيل المظلة، مطلوب Pz = 1.
لذا P = Px * Py، فقط قم بضبط المتغيرين x و y.

بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — عجّل تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال البرمجة المشتركة المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة المشتركة بالذكاء الاصطناعي
وحدات معالجة رسومات جاهزة
أفضل الأسعار
ابدأ الآن

Hyper Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp