Rescale에서 Graphene의 MD 시뮬레이션 실행

최근 비교할 수 없는 강도, 가벼움 및 전자적 특성으로 칭찬받는 신소재인 그래핀에 대한 과대광고로 인해 그래핀의 간단한 화학 구조(육각형 격자)를 고려하여 그래핀의 분자 역학(MD) 시뮬레이션을 실행할 수 있는지 궁금해졌습니다. ). MD 분야에 처음 입문한 사람으로서 프론트엔드 개발에 대한 배경 지식을 갖고 있었기 때문에 저는 조심스럽게 주말 동안 MD 시뮬레이션에 대해 한두 가지를 배우고 Rescale 플랫폼에서 기본 시뮬레이션을 실행하기 시작했습니다.

분자 역학

일반인의 관점에서 MD는 몇 가지 기본 물리학 법칙을 사용하여 원자(또는 분자) 간의 상호 작용에 대한 컴퓨터 시뮬레이션입니다. 보다 구체적으로는 뉴턴의 운동 방정식(F=ma)에 따라 위상 공간에서 원자의 궤적을 결정하는 방법입니다. 그러나 양자 방정식을 풀려고 시도하지는 않습니다. 컴퓨터를 이용하여 운동방정식을 풀기 위해서는 미분, 적분 등 기초수학에 필요한 수치해석법을 익히는데 오랜 시간이 걸린다. 다행히도 최적화된 알고리즘을 제공하는 오픈 소스 도구, 즉 분석 코드가 있습니다. 따라서 사람은 신체적 문제를 해결하는 데 주의를 집중할 수 있습니다.

분석코드

MD 시뮬레이션을 실행하는 데 적합한 분석 코드가 두 개 이상 있습니다. 내가 찾은 코드 목록에는 CHARMM, AMBER, NAMD, GROMACS, DL_POLY 및 LAMMPS가 포함됩니다. 이 XNUMX개 코드 중 처음 XNUMX개(CHARMM, AMBER, NAMD, GROMACS)는 생물학(예: DNA 역장)을 지향하는 반면, 마지막 XNUMX개는 재료 과학에 매우 적합합니다. — 제가 추구하는 유형입니다. 결국 나는 활발한 커뮤니티 그룹과 잘 작성된 문서 덕분에 LAMMPS를 사용하기로 결정했습니다.

램프 설치

먼저 LAMMPS에서 입력 파일이 작동하는 방식을 이해하기 위해 컴퓨터에 LAMMPS를 설치해야 했습니다. Linux 환경을 설정해야 한다는 초기 걱정과는 달리, 데릭 토마스, 몇 가지 명령만 사용하여 OS X 환경에 코드를 직접 설치할 수 있었고 몇 분 안에 MD 시뮬레이션을 실행할 준비가 되었습니다. 간단한 온전성 검사를 위해 기본 튜토리얼을 따르고 다음 명령을 사용하여 "in.obstacles" 코드(샘플 튜토리얼)를 실행했습니다.

램프 -in.장애물

그리고 모든 것이 의도한 대로 작동하는지 확인하기 위해 Rescale에서 동일한 작업을 실행했는데, Macbook에서와 동일한 결과가 나왔습니다.

이제 나에게 더 큰 도전은 조건(예: 온도)을 변경하고 시간이 지남에 따라 탄소 원자의 물리적 특성(예: 위치, 운동 에너지, 위치 에너지 등)의 차이를 관찰하는 코드를 작성하는 것이었습니다. 하지만 물리학적으로 실수 없이 이 모든 것을 설정하는 것은 어려울 것 같아 기존의 학술 논문에서 코드를 빌려오기로 결정했습니다.

LAMMPS의 단축 인장 시험

몇 시간 동안 인터넷 검색을 한 후 Nuwan Dewapriya Mallika Arachchige의 "Molecular Dynamics Study of Effects of 기하학적 결함이 그래핀의 기계적 특성에 미치는 영향"이라는 논문을 찾았습니다. 이 논문은 LAMMPS를 사용하여 제가 시도한 것과 유사한 목표를 달성했습니다. 저자는 친절하게도 자신의 실험 설정 부분을 부록에 첨부해 줬는데, 탄소 원자의 실험 경계와 위치를 결정하는 파이썬 스크립트를 작성해 나만의 그래핀 시트를 만들어야 했다.

시행착오 끝에 제가 찾아낸 위치에너지 증가율과 Archchige의 논문 결과를 비교하여 제대로 작동하는지 확인했습니다. 그림 1은 시간에 따른 잠재적 에너지 증가를 보여줍니다.

그림 1. 잠재적 에너지 대 시간

Rescale 플랫폼

내 컴퓨터에서 성공적인 시뮬레이션을 실행한 후 더 나은 성능을 위해 이를 Rescale 플랫폼으로 옮기기로 결정했습니다. 내 시뮬레이션의 크기는 166,320,000(1.66e8)이었습니다. 실험의 크기는 MD의 원자 수(252)와 시간 단계 수(660,000)의 곱으로 결정됩니다.

다양한 코어 유형의 성능 향상을 보여주기 위해 다양한 하드웨어 설정에서 작업을 실행했습니다. 그림 2는 시뮬레이션의 하드웨어 성능 차이를 보여줍니다.

성능.png

그림 2. 하드웨어 성능 개요

토론

전반적으로 MD시뮬레이션을 처음 접하는 재미있는 경험이었습니다. 시간이 지남에 따라 위치 에너지의 증가를 그래프로 표시하는 것은 흥미로웠지만 실험 설계 측면에서 창의성의 여지가 있다고 봅니다(예: 사람들은 누락된 원자가 전체 구조의 안정성에 어떻게 영향을 미치는지 확인하기 위해 불완전한 그래핀 모델을 만드는 것 같습니다).

컴퓨팅 성능에 관한 한, Rescale의 플랫폼을 사용함으로써 선형 방식으로 시뮬레이션 시간을 줄일 수 있었습니다. Graphene의 MD 시뮬레이션 실행에 관심이 있는 경우 시뮬레이션 결과를 확인하고 입력 파일을 다운로드할 수 있습니다. 여기에서 지금 확인해 보세요..

Rescale에서 LAMMPS 시뮬레이션을 설정하고 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 방문하십시오. rescale.com/resources/lammps.

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