GPU対応反応力フィールド（REAXFF）分子動力学のアルゴリズム

最近の新規結合順序の可能性である反応性力場（REAXFF）は、計算集中量子力学法と比較した場合に化学反応を含むより大きく複雑な分子システムをモデル化するための反応性分子動力学（Reaxff MD）シミュレーションを可能にします。ただし、Reaxff MDは、ボンドの形成と破壊の明示的なモデリング、各タイムステップでの動的電荷の平衡化、およびそのすべてが古典的なMDよりも時間が小さいため、古典的なMDよりも約10〜50倍遅くなる可能性があります。そのうち、シミュレーション能力に重要な計算上の課題をもたらし、ナノメートルとナノ秒の時空間スケールに到達します。グラフィックプロセシングユニット（GPU）のごく最近の進歩は、CPU実装と比較してGPU対応のMDプログラムに非常に有利なパフォーマンスを提供するだけでなく、Reaxff MDがコンピューターハードウェアに課すコンピューティングパワーとメモリを要求する性質で管理する機会も提供します。このホワイトペーパーでは、GMD-Reaxのアルゴリズムを提示します。これは、デスクトップワークステーションでのCPU実装を大幅に改善した最初のGPU有効化Reaxff MDプログラムです。GMD-REAXの性能は、1378〜27,283の範囲の原子を備えた石炭熱分解シミュレーションシステム用のNVIDIA C2050 GPUを装備したPCでベンチマークされています。GMD-Reaxは、8 CPUコアのLAMMPでのDuin et al。のFortranコードの12倍の高速化を達成し、時間段階あたりのシミュレーション時間の観点からPureMDに基づくLAMMPSのCコードの6倍速い速度を達成しました。100ステップ以上。GMD-Reaxは、デスクトップワークステーションでのReaxff MDシミュレーションを介して非常に複雑な分子反応を活用するための新しい効率的な計算ツールとして使用できます。

Reactive force field (ReaxFF), a recent and novel bond order potential, allows for reactive molecular dynamics (ReaxFF MD) simulations for modeling larger and more complex molecular systems involving chemical reactions when compared with computation intensive quantum mechanical methods. However, ReaxFF MD can be approximately 10-50 times slower than classical MD due to its explicit modeling of bond forming and breaking, the dynamic charge equilibration at each time-step, and its one order smaller time-step than the classical MD, all of which pose significant computational challenges in simulation capability to reach spatio-temporal scales of nanometers and nanoseconds. The very recent advances of graphics processing unit (GPU) provide not only highly favorable performance for GPU enabled MD programs compared with CPU implementations but also an opportunity to manage with the computing power and memory demanding nature imposed on computer hardware by ReaxFF MD. In this paper, we present the algorithms of GMD-Reax, the first GPU enabled ReaxFF MD program with significantly improved performance surpassing CPU implementations on desktop workstations. The performance of GMD-Reax has been benchmarked on a PC equipped with a NVIDIA C2050 GPU for coal pyrolysis simulation systems with atoms ranging from 1378 to 27,283. GMD-Reax achieved speedups as high as 12 times faster than Duin et al.'s FORTRAN codes in Lammps on 8 CPU cores and 6 times faster than the Lammps' C codes based on PuReMD in terms of the simulation time per time-step averaged over 100 steps. GMD-Reax could be used as a new and efficient computational tool for exploiting very complex molecular reactions via ReaxFF MD simulation on desktop workstations.