发布于 2024-07-02
1、考虑1：软件的选择，这通常和软件主流使用的力场有关，而软件本身就具体一定的偏向性，比如说，做蛋白体系，Gromacs，Amber，Namd均可；做DNA， RNA体系，首选肯定是Amber；做界面体系，Dl_POLY比较强大，另外做材料体系，Lammps会是一个不错的选择考虑2：力场的选择。
2、进行分子动力学模拟的第一步是确定起始构型， 一个能量较低的起始构型是进行分子模拟的基础 ，一般分子的起始构型主要来自实验数据或量子化学计算。在确定起始构型之后要赋予构成分子的各个原子速度，这一速度是根据玻尔兹曼分布随机生成的，由于速度的分布符合玻尔兹曼统计，因此在这个阶段，体系的温度是恒定的。
3、第三步 趋于平衡计算。在边界条件和初始条件给定后就可以解运动方程，进行分子动力学模拟。但这样计算出的系统是不会具有所要求的系统的能量，并且这个状态本身也还不是一个平衡态。为使得系统平衡，模拟中设计一个趋衡过程，即在这个过程中，我们增加或者从系统中移出能量，直到持续给出确定的能量值。
4、分子动力学（MD）是一种用于分析原子和分子物理运动的计算机模拟方法。原子和分子被允许在一段固定的时间内相互作用，从而可以看到系统的动态“进化”。如下图所示，当一个原子沉积在一个晶体上时，由于原子之间的吸引力，它并没有反弹，而是保持附着状态。
5、这个学科主要关注的是化学反应的基本单元过程，即分子机理的研究。它运用理论物理学的手段，精确计算当分子处于特定量子状态时，经过一次碰撞并引发化学反应的概率，也就是我们所说的截面。同时，它还涉及反应后的产物分子的量子态分布以及反应速率常数等关键参数的预测。
6、在分子动力学模拟中，确定哪个键会先断裂通常涉及以下步骤：系统建模和参数化：首先，将所研究的分子结构输入到模拟软件中，并进行参数化处理，包括原子类型、键长、键角和键力常数等。这些参数将用于模拟过程中的分子间相互作用。
1、通过运行一些主流的软件应用，我们可以发现，4GB内存已经很难满足需求了。比如说，当在这台Windows 10电脑上同时打开若干个浏览器窗口、Foxmail邮件客户端、Adobe Photoshop、微软word/Excel、QQ客户端、OneDrive云盘以及360杀毒软件等应用后，我们会发现，内存的使用率已经超过70%了。
2、学生或办公人员：8GB内存足够应对一般的学习和办公需求，如处理文档、浏览网页、使用办公软件等。256GB固态硬盘容量可以存储一定量的文件和数据。 轻度游戏爱好者：8GB内存可以应对大部分轻度游戏的需求，而256GB固态硬盘可以存储多个游戏和其他娱乐软件。
3、够用。在正常使用情况下，电脑大约消耗内存01GB，当开了一个网页后，网页打开的数量也绝对是内存大增的主要原因，所以如果你不喜欢关闭打开的程序或网页，且每天的浏览需求会很大，所以8g内存对于不打游戏的朋友来说也只是刚好够用而已，如果你喜欢打游戏那么8g就不能满足你的需求了。
4、三星S23的8G内存对于大部分用户来说是足够的。对于普通用户来说，8GB内存已经能够满足日常需求。三星S23作为一款高端手机，其搭载的8GB内存可以确保流畅运行大部分应用和游戏。在同时运行多个应用程序时，8GB内存也能提供良好的体验，不会出现明显的卡顿或延迟。
因此，在开始进行正常的动力学计算时，最好先使用minimize对体系进行能量最小化，或先使用fix nve/limit进行动力学计算。 为一组原子施加fix约束。在LAMMPS中，fix是施加在分子动力学时间步或能量最小化过程中的某种操作。
LAMMPS是专门做分子动力学（MD）模拟的程序。它跟蒙卡完全是两种截然不同的方法。简单的蒙卡code规模很小，你可以自己写 —— 需要一个随机数发生器，一个抽样算法（比如metropolis，接近临界时可用swendson-wang），一个构型空间（如离散化的模型）。
LAMMPS，一款革命性的分子动力学模拟工具 LAMMPS，全称Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator，堪称分子世界里的工程巨匠。
GPU已经成为加速高性能计算工作负载的标准平台，至少对于那些已经对其代码进行了调整以完全支持加速的工作而言。但是直到最近，大部分加速还是发生在使用Intel Xeon或IBM Power处理器的主机系统上。但是随着Nvidia兑现了支持Arm作为X86和Power的对等产品的承诺，由Arm-GPU组合提供支持的HPC的前景已大大增加。
在一场引人瞩目的开发者盛会中，ARM机器学习业务的高级技术总监向我们揭示了2022年的科技焦点——一款即将震撼登场的旗舰GPU。尽管名字暂未公布，但我们承诺，这款新品将以Mali-G710为起点，实现30%的性能飞跃，带来前所未有的突破。
ARM今日宣布推出四款全新中端IP产品，包括NPU、GPU和DPU，为市场带来了新动力。首先，NPU阵营增添了Ethos N57和N37，N57相较于N77旗舰版本的N77性能有所下降，1GHz时的定点运算能力减半，分别达到2TOP/s和1TOP/s。
NVIDIA CUDA编程架构向ARM架构开放，开启百亿亿次超算新时代在法兰克福国际超算大会上，NVIDIA宣布其CUDA技术不再局限于x86架构，而是扩展至ARM CPU领域，为高性能计算领域带来了革命性的突破。此举旨在推动能效更高的百亿亿次AI超级计算机的构建。
N77定位高端，适用于旗舰手机和AR/VR设备，N57则瞄准主流中端市场，包括智能手机和智能家居，而N37则定位入门级设备，如手机和平板。Mali-G57 GPU是新亮点，延续了与Mali G77相同的Valhall架构。
lammps计算可以使用多核多线程去跑，本地计算机配置不足的时候可以使用云超算来增配，在北鲲云超算找到计算所需的CPU或CPU就可以了。
可以，如果系统安装了mpich，lammps进行并行计算，多增加一个算例，计算时间就多一倍，如果是单线程的lammps，那么你可以算N（计算机核数或线程数）个算例而不影响速度。 但是只运行一个算例的话，多线程并行计算的速度是单线程计算速度的N倍。
可以，如果系统安装了mpich，lammps进行并行计算，多增加一个算例，计算时间就多一倍，如果是单线程的lammps，那么你可以算N（计算机核数或线程数）个算例而不影响速度。但是只运行一个算例的话，多线程并行计算的速度是单线程计算速度的N倍。