Open Catalyst Project汎用力場を使うための設定

Pythonの設定

Open Catalyst Projectで公開されているインストール手順に沿って、LAMMPSから汎用力場を使うために必要な設定手順を説明します。

実際に計算を行うマシン（計算サーバーにジョブ投入する場合には、その計算サーバー上）でインストールを行ってください。

1. （任意）CUDAの用意

   GPUを使って計算を行うには、CUDA Toolkitがインストールされている必要があります。

   NVIDIAのダウンロードページからCUDA Toolkit 10.2（Ampere世代GPUの場合は11.1）をダウンロードし、インストールしてください。

   NVIDIAドライバがインストールされていない場合は、そちらもインストールしてください。

2. conda環境の用意

   Python環境としてcondaを使用します。現在condaをお使いでない場合は、必要最小限の構成であるMinicondaを推奨します。

   Minicondaのページからインストーラーをダウンロードし、インストールしてください。

   Windowsで環境変数 PATH を変更しない設定でインストールした場合、以降の作業はスタートメニューからAnaconda Promptを起動して行ってください。

3. ocp-modelsリポジトリの用意

   gitコマンドが使える場合は

   git clone https://github.com/Open-Catalyst-Project/ocp.git
   

   または https://github.com/Open-Catalyst-Project/ocp/archive/refs/heads/master.zip をダウンロード・解凍します。

   Ampere世代GPUを使う場合は env.gpu.yml を開き、次の2行を変更してください。

   変更前

   - cudatoolkit=10.2
   - -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.0+cu102.html
   

   変更後

   - cudatoolkit=11.1
   - -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.0+cu111.html
   

4. インストール

   リポジトリのフォルダに移動し、

   pip install conda-merge
   

   を実行します。次に、ocp-models仮想環境を作成します。

   CPUで計算を行う（GPUを使わない）場合

    conda-merge env.common.yml env.cpu.yml > env.yml
    conda env create -f env.yml
    conda activate ocp-models
   

   GPUで計算を行う場合

    conda-merge env.common.yml env.gpu.yml > env.yml
    conda env create -f env.yml
    conda activate ocp-models
   

   macOSで、かつCPUで計算を行う場合

    conda env create -f env.common.yml
    conda activate ocp-models
    MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET=10.9 CC=clang CXX=clang++ pip install torch-cluster torch-scatter torch-sparse torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.0+cpu.html
   

   最後に

   pip install -e .
   

   を実行してリポジトリの内容をパッケージとしてインストールします。

   ヒント

   ここで作成したocp-models仮想環境を削除するには、

   conda deactivate
   conda remove -n ocp-models --all
   

   を実行します。

   学習済みのモデル（ptファイル）はNanoLabo Toolに同梱されているため、ダウンロードの手順を行う必要はありません。

NanoLaboへの設定

• ローカル（NanoLaboを使っているマシン）で実行する場合

  画面左上のアイコン から Properties ‣ Python （またはForce Field設定画面の Setting Python ボタン）でpython実行ファイルのパスを設定します。

  Windowsでは condaのインストール先\envs\ocp-models\python.exe 、Linux・macOSでは condaのインストール先/envs/ocp-models/bin/python にあります。

• リモート（計算サーバー等）で実行する場合

  condaのインストール先が ~/anaconda3 または ~/miniconda3 の場合は、デフォルトで追加される LD_LIBRARY_PATH で動作しますので、設定は必要ありません。

  他の場所にインストールした場合は、画面左上のアイコン から Network ‣ SSH server を開き、ジョブスクリプトに LD_LIBRARY_PATH を追加してください。

  export LD_LIBRARY_PATH=(condaのインストール先)/envs/ocp-models/lib:$LD_LIBRARY_PATH
  

LAMMPSを直接実行する場合

NanoLabo Tool同梱の実行ファイル lammps_oc20 を使用します。MPI並列計算、ビリアル応力の計算（NPTアンサンブル、セル最適化）には非対応です。

Linux・macOSでは、実行時にPythonの動的ライブラリを使用しますので、環境変数 LD_LIBRARY_PATH を設定してください。

$ export LD_LIBRARY_PATH=(condaのインストール先)/envs/ocp-models/lib:$LD_LIBRARY_PATH

また、Linuxでは環境変数 OPAL_PREFIX を設定してください。

デフォルトの場所にインストールした場合の例

$ export OPAL_PREFIX=/opt/AdvanceSoft/NanoLabo/exec.LINUX/mpi

LAMMPSから oc20_driver.py を呼び出すことで動作しますので、NanoLabo Toolインストール先の oc20driver フォルダをPythonのモジュール検索パスに追加してください。例えば、環境変数 PYTHONPATH に追加します。

Linuxの例

$ export PYTHONPATH=(NanoLabo Toolのインストール先)/oc20driver:$PYTHONPATH

LAMMPSの入力ファイル中で、以下のようにpair_styleを設定します。

CPUで計算を行う（GPUを使わない）場合

pair_style oc20
pair_coeff * * <model> <元素名1 元素名2 ...>

GPUで計算を行う場合

pair_style oc20/gpu
pair_coeff * * <model> <元素名1 元素名2 ...>

パラメーター

model	使用するグラフニューラルネットワークのモデル DimeNet++, GemNet-dT, CGCNN, SchNet, SpinConv のいずれかを指定
元素名	LAMMPSのatom type毎に、対応する元素名を列挙