Молекулярно-динамическое моделирование получило мощный инструмент для интеграции с машинным обучением. Как сообщает NVIDIA Developer, совместными усилиями специалистов NVIDIA, Лос-Аламосской и Сандийских национальных лабораторий разработан интерфейс ML-IAP-Kokkos, позволяющий подключать PyTorch-модели к популярному пакету молекулярной динамики LAMMPS.
Масштабируемые симуляции на GPU
Интерфейс решает ключевую проблему молекулярного моделирования — высокую вычислительную сложность. Используя Cython для связи Python и C++/Kokkos LAMMPS, система обеспечивает сквозное ускорение на GPU, что критически важно для крупномасштабных симуляций атомных систем.
Основные преимущества нового подхода:
- Поддержка моделей с передачей сообщений между GPU
- Использование встроенных возможностей коммуникации LAMMPS
- Возможность выполнения нативных Python-моделей без компиляции
- Оптимизация рабочего процесса симуляции
Практическое руководство по интеграции
Требования к окружению
Для работы с интерфейсом потребуется:
- Опыт работы с LAMMPS или другими инструментами молекулярного моделирования
- Знание Python и PyTorch
- LAMMPS с поддержкой Kokkos, MPI и ML-IAP
- Обученная PyTorch-модель MLIP
Пошаговая настройка
- Установите LAMMPS версии сентября 2025 года или новее с поддержкой Kokkos, MPI, ML-IAP и Python
- Для удобства используйте предварительно собранный контейнер NVIDIA
- Разработайте интерфейс для своей модели, реализовав абстрактный класс MLIAPUnified
Техническая реализация
Ключевой элемент — создание класса, наследующего от MLIAPUnified и реализующего функцию compute_forces. Пример минимальной реализации:
from lammps.mliap.mliap_unified_abc import MLIAPUnified
import torch
class MLIAPMod(MLIAPUnified):
def __init__(
self,
element_types = None,
):
super().__init__()
self.ndescriptors = 1
self.element_types = element_types
self.rcutfac = 1.0 # Half of radial cutoff
self.nparams = 1
def compute_forces( self, data):
print(f"Total atoms: {data.ntotal}, Local atoms: {data.nlocal}")
print(f"Atom indices: {data.iatoms}, Atom types: {data.elems}")
print(f"Neighbor pairs: {data.npairs}")
print(f"Pair indices and displacement vectors: ")
print("\n".join([f" ({i}, {j}), {r}" for i,j,r in zip(data.pair_i, data.pair_j, data.rij)]))
После создания модели её можно сохранить и загрузить в LAMMPS:
mymodel = MLIAPMod(["H", "C", "O"]) torch.save(mymodel, "my_model.pt")
Важно: В последних версиях PyTorch загрузка классов по умолчанию отключена из соображений безопасности. Для работы требуется установить переменную окружения TORCH_FORCE_NO_WEIGHTS_ONLY_LOAD=1.
Рисунок 1 демонстрирует атомные позиции и их отношение к границам симуляционной ячейки на примере молекулы CO2.
Интеграция машинного обучения в молекулярную динамику — это не просто техническое улучшение, а фундаментальный сдвиг в подходе к вычислительной химии. Возможность использовать нативные PyTorch-модели без перекомпиляции открывает дорогу для быстрого прототипирования и экспериментов. Интересно, что несмотря на все предостережения безопасности в PyTorch, разработчикам всё равно приходится обходить ограничения — классический конфликт между безопасностью и удобством в научных вычислениях.
Новый интерфейс существенно упрощает процесс подключения пользовательских моделей к LAMMPS, что может ускорить исследования в области химии, материаловедения и биологии. Особенно ценна возможность масштабирования на несколько GPU, что делает сложные симуляции более доступными для научного сообщества.