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2026-09-02

「十万卡」最佳实践｜国产卡上的GPUMD-NEP实战：机器学习势训练、MD模拟与精度验证全攻略

编者按

今年是“十五五”规划的开局之年，算力网纳入国家“六张网”，全国一体化算力网建设全面提速，为前沿应用和科学研究筑牢算力根基。国家超算互联作为全国一体化算力网代表性实践，以国产普惠算力赋能科研创新，驱动科研成果高效产出。在此，我们推出「十万卡」实践库专栏，聚焦 AI、HPC、AI4S 等前沿领域的实践经验，沉淀算力适配、性能调优及行业应用案例。

本月「十万卡」· AI4S 实践库带来五篇最佳实践，涵盖机器学习势训练与分子动力学模拟、EEG 运动想象解码、临床质谱耐药菌智能判别等主题，集中呈现了 AI for Science 在材料、脑科学、临床医学等多学科交叉场景下的全流程工程落地能力。

本篇以全无机钙钛矿 CsPbBr₃ 的相稳定性与热输运研究为例，完整记录在超算互联网平台的国产异构加速卡上，打通 NEP 训练 → 精度四级验收 → 用 GPUMD 开展生产级分子动力学模拟的完整技术路线。更多最佳实践陆续更新，敬请关注！

文 | 福州大学博士董高磊

神经演化势（Neuroevolution Potential, NEP）是近年来发展迅速的机器学习势之一，其核心特点是将「描述符 + 神经网络 + 演化优化 + GPU 分子动力学」四个环节收敛到一个自洽、极简、几乎零依赖的代码库 GPUMD 中：训练与模拟分别通过 nep 和 gpumd 两个可执行/纯文本输入文件即可完成全流程，单卡吞吐可达 10⁵–10⁶ atom·step/s 量级。

本期最佳实践，以全无机钙钛矿 CsPbBr₃（含 γ/β/α 三相、Br 空位缺陷与 CsPb₂Br₅ 次生相）的相稳定性与热输运研究为例，完整记录在超算互联网平台的国产异构加速卡上，打通 NEP 训练 → 精度四级验收 → 用 GPUMD 开展生产级分子动力学模拟的完整技术路线：包含异构加速卡环境的真实构建与验证、DFT 标注作业的多卡绑核编排、数据集构建与体检、nep.in 每一个关键字的物理含义与调参经验、run.in 的系综选择、10 万代训练的真实收敛曲线、12.2 万原子受力的 parity 与误差分位分析、300 ps 生产 MD 的守恒性诊断，以及 8 个真实报错案例的根因与修复。

图示：力精度的横向对标

最终所得模型性能指标为：力 RMSE = 31.9 meV/Å、能量主体 RMSE = 9.2 meV/atom、位力 RMSE = 11.2 meV/atom，满足卤化物钙钛矿长时程 MD 的精度要求。相比同类基于 DeePMD-kit 的实践，本期最佳实践重点解决了精度验证、错误排查与计算资源扩展三个常被简化的环节，并将所有操作步骤细化至可直接复现的颗粒度。

详细的实操文档已上线超算互联网，可点击访问下方链接获取：

https://www.scnet.cn/help/docs/mainsite/hpc/software-examples/practice/gpumdnep/

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