综述：高性能分子动力学软件GPUMD 4.0：基于机器学习势的多功能材料模拟

这篇综述全面介绍了GPU加速的分子动力学(MD)软件GPUMD 4.0的最新进展，重点阐述了其核心算法神经演化势(NEP)的创新性突破。文章系统梳理了该软件从2017年初始版本到2025年4.0版本的发展历程，详细解析了多体势的力、维里和热流公式化方法，展示了NEP在计算精度(接近量子力学水平)和效率(单GPU可达107原子步/秒)方面的卓越表现。通过丰富的应用案例，证明了GPUMD在热输运、辐射损伤、相变等研究领域的强大能力，特别是在处理复杂材料体系时的独特优势。

　　

高性能分子动力学模拟的新纪元：GPUMD 4.0与神经演化势

摘要

本文全面介绍了图形处理器分子动力学(GPUMD)软件包的最新稳定版本GPUMD 4.0。作为一款基于CPU-GPU异构计算平台开发的高性能分子动力学软件，GPUMD凭借其创新的神经演化势(NEP)方法和卓越的计算效率，正在快速成长为材料模拟领域的重要工具。

发展历程

GPUMD的开发始于2011年作为CUDA编程课程的练习项目，最初仅支持Lennard-Jones势和Green-Kubo方法计算热导率。经过多年发展，特别是2015年多体势的力、维里和热流通用公式的建立，为软件奠定了理论基础。2021年NEP方法的引入成为重要转折点，使得GPUMD能够以接近量子力学的精度高效模拟各类复杂材料体系。截至2025年4月发布的4.0版本，代码规模已达85,000行CUDA C++。

核心技术：神经演化势(NEP)

NEP是GPUMD的核心创新，其描述符构建采用径向和角向分量相结合的方案。径向描述符采用切比雪夫多项式基组展开，而角向描述符则基于勒让德多项式构建。通过单隐藏层神经网络，NEP实现了对原子局部环境的高效表征。特别值得注意的是，NEP4版本通过优化描述符设计，在保持高精度的同时，计算效率达到传统经验势的水平。

在A100 GPU上的基准测试显示，NEP处理金刚石体系的速度达到1,830,000原子步/秒/GPU，较其他机器学习势(如MACE和NequIP)高出三个数量级。对于100万原子规模的模拟，仅需8块80GB A100 GPU即可完成，展现了卓越的并行计算能力。

功能特性

GPUMD的功能体系可分为三大模块：

1. 势函数模块

   支持从传统经验势(Lennard-Jones、EAM、Tersoff)到机器学习势(NEP、DP、FCP)的多种势函数。特别开发了混合势方案，将NEP与各向异性层间势(ILP)结合，用于范德华材料模拟。

2. 积分器模块

   除常规NVE、NVT、NPT系综外，还实现了：

   • 热力学积分方法(TI)用于自由能计算

   • 多尺度冲击技术(MSST)和Hugoniostat方法处理冲击问题

   • 路径积分分子动力学(PIMD)研究核量子效应

   • 混合蒙特卡洛-分子动力学方法研究化学有序

3. 物性计算模块

   提供丰富的在线计算功能，包括：

   • 热输运性质(EMD、HNEMD、HNEMDEC)

   • 谱分解技术(SHC)

   • 声子性质(VDOS、声子色散)

   • 电子输运(LSQT)

   • 结构特征(RDF、ADF)

应用案例

GPUMD已成功应用于多个前沿研究领域：

热输运研究

在多层MoS₂体系中，成功复现了实验观测的高度各向异性热输运行为。通过模态分解技术，阐明了层间耦合对声子传输的调控机制。

辐射损伤模拟

开发了结合NEP与ZBL势的混合方案，用于钨的初级辐射损伤研究。800万原子规模的模拟在单块40GB A100 GPU上仅需240皮秒即完成，计算效率媲美传统EAM势。

相变研究

在无机卤化物钙钛矿CsPbX₃(X=Cl,Br,I)中，系统研究了温度诱导的结构相变，揭示了模拟尺寸、温度变化速率等因素对相变路径的影响。

高压冲击

针对碳材料的高压行为，开发的专用NEP模型成功预测了BC8相的形成，为双冲击压缩实验提供了理论指导。

固态电解质

通过Li₇La₃Zr₂O₁₂体系的模拟，发现锂非化学计量比对Li⁺扩散活化能的显著影响，解释了实验观测的导电性变化。

生态系统

围绕GPUMD形成了丰富的软件生态：

• 核心工具：NEP_CPU、calorine、dynasor等

• 辅助工具：GPUMD-Wizard、gpyumd等

• 训练框架：NepTrain、NEP_Active等

• 数据库：nep-data、GPUMD-Tutorials等

未来展望

GPUMD的发展将聚焦于：

1. 引入电荷自由度，拓展电池和腐蚀研究能力

2. 发展粗粒化NEP模型，突破时空尺度限制

3. 开发增强采样方法，加速稀有事件模拟

4. 构建紧束缚模型，实现电子性质精确计算

通过持续创新，GPUMD有望在复杂材料模拟和多尺度建模领域发挥更大作用，为材料设计和性能预测提供强大工具。