GPUMD 高温扩散与速度相关

本文使用鸢算科技集群GPUMD 5.9.1实际运行结果。先下载全部实例与绘图脚本并解压，进入gpumd-examples目录。参考结果在cases，新运行放在work；不要在参考目录重复运行，让输出不断追加。

本篇做什么#

以4000 K目标温度的硅展示明显扩散，并与3000/3500 K的受限运动轨迹对照。

上图为4000 K目标温度轨迹末帧；初始建模采用晶体硅，物态应结合MSD与结构一起判断。

1 准备算例#

python new-case.py liquid-si-4000-s51
cd work/liquid-si-4000-s51
ls

附件中已包含结构与势文件，不需要自己输入几百行坐标。若要从自己的结构开始，请先阅读建模与输入文件。

本篇对应以下算例，每个都可以用python new-case.py 目录名单独建立工作副本。

2 查看和修改输入#

主例compute_msd 10 1000与compute_sdc 10 1000的相关窗口为10 ps；生产轨迹300 ps。应使用多个时间原点平均，不能只取单个原子的起点终点位移。

liquid-si-4000-s51 / run.in

potential potential.txt
velocity 4000 seed 51
time_step 1
ensemble nvt_nhc 4000 4000 100
run 50000
ensemble nve
compute_msd 10 1000
compute_sdc 10 1000
compute_viscosity 10 1000
compute_rdf 8 160 500
dump_thermo 1000
dump_xyz 100000 trajectory.xyz
run 300000

potential potential.txt
velocity 3500
time_step 1
ensemble nvt_nhc 3500 3500 100
run 30000
ensemble nve
compute_msd 10 500
compute_sdc 10 500
compute_viscosity 10 500
dump_xyz 10000 trajectory.xyz
dump_thermo 100
run 100000

potential potential.txt
velocity 3000 seed 51
time_step 1
ensemble nvt_nhc 3000 3000 100
run 50000
ensemble nve
compute_msd 10 1000
compute_sdc 10 1000
compute_viscosity 10 1000
compute_rdf 8 160 500
dump_thermo 1000
dump_xyz 100000 trajectory.xyz
run 300000

potential potential.txt
velocity 3000 seed 52
time_step 1
ensemble nvt_nhc 3000 3000 100
run 50000
ensemble nve
compute_msd 10 1000
compute_sdc 10 1000
compute_viscosity 10 1000
compute_rdf 8 160 500
dump_thermo 1000
dump_xyz 100000 trajectory.xyz
run 300000

potential potential.txt
velocity 3500 seed 51
time_step 1
ensemble nvt_nhc 3500 3500 100
run 50000
ensemble nve
compute_msd 10 1000
compute_sdc 10 1000
compute_viscosity 10 1000
compute_rdf 8 160 500
dump_thermo 1000
dump_xyz 100000 trajectory.xyz
run 300000

potential potential.txt
velocity 3500 seed 52
time_step 1
ensemble nvt_nhc 3500 3500 100
run 50000
ensemble nve
compute_msd 10 1000
compute_sdc 10 1000
compute_viscosity 10 1000
compute_rdf 8 160 500
dump_thermo 1000
dump_xyz 100000 trajectory.xyz
run 300000

potential potential.txt
velocity 4000 seed 52
time_step 1
ensemble nvt_nhc 4000 4000 100
run 50000
ensemble nve
compute_msd 10 1000
compute_sdc 10 1000
compute_viscosity 10 1000
compute_rdf 8 160 500
dump_thermo 1000
dump_xyz 100000 trajectory.xyz
run 300000

3 提交并检查进度#

sbatch run.sh
squeue -u "$USER"
tail -n 20 run.log

默认脚本用于V100核时队列。P100或套餐用户先运行yskit，选择复制Slurm脚本及匹配的用户类型、GPUMD版本、GPU型号。单进程启动，不要再套mpirun启动多个相同实例。

本例在计算节点执行的命令为：

gpumd > run.log 2>&1

这条命令已经在提交脚本内，平时只需sbatch run.sh。等待任务结束、查看日志，再读取结果。

4 查看结果和本次数据#

msd.out第2至4列相加为三维MSD，长时线性区斜率除以6得到D，单位Ų/ps。1 Ų/ps=1E-8 m²/s。sdc.out提供另一条Green–Kubo估计路径；短窗口两者不必完全相等，不能只挑更好看的数。 3000/3500 K轨迹MSD接近平台，拟合斜率很小且随窗口变号，不应称为可靠液体扩散系数。4000 K两次重复出现明显扩散；不能把三组直接合并拟合单一Arrhenius活化能。

head -n 12 msd.out

本次msd.out开头的数据（完整文件在附件中）：

0 0 0 0 0 0 0
0.01 0.0116295 0.0116219 0.011641 0.581477 0.581095 0.582048
0.02 0.0422729 0.042237 0.0423121 1.53217 1.53075 1.53356
0.03 0.082905 0.0828089 0.0829745 2.03161 2.0286 2.03312

优先使用GPUMDkit工具#

任务完成后，在本篇算例输出目录执行：

module load gpumdkit/1.5.8
gpumdkit.sh -plt msd save
gpumdkit.sh -plt sdc save
gpumdkit.sh -plt msd_sdc save
gpumdkit.sh -plt vac save

前3条读本例GPUMD原生七列msd.out，vac读取sdc.out。四列轨迹后处理MSD不能直接代替七列数据。工具的斜率标注采用40%–80%窗口，与本篇后半程拟合窗口不同，数值应分别标注。

工具的其他用法见GPUMDkit专题。本篇自带plot.py用于结构图、统一版式和多个算例对照，保留原始数据与符号。

5 用自己的输出重新画图#

回到附件根目录，加载绘图环境：

cd ../..
module load ase/3.29.0
python plot.py --chapter diffusion --root work

本篇包含多个目录，需先完成上表全部算例，才能画完整对照图。

如果想先查看附件里的参考数据，执行python plot.py --chapter diffusion。生成的图片在相应根目录的figures中，脚本只读取数据，不修改结果。

换成自己的体系时#

先确认结构、元素和势函数适用范围，再确定温度、边界条件、时间步长与统计长度。随机初速度会使短程数值不同；复现时先比较数量级、趋势、能量稳定性和输出维度。正式研究应做势函数可靠性、尺寸与时间收敛检查。

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