GROMACS 生产运行、输出频率与结果检查

本文以鸢算科技集群 GROMACS 2026.4 实际结果为例。下载输入、参考轨迹、分析与绘图资料包，资料包约 529 MB，包含参考轨迹。解压后进入 gromacs-examples。参考输出在 cases；新计算由 new-case.py 建立独立目录。

本篇任务与操作要点#

本例生产段为 50000 步×0.002 ps＝100 ps。nstxout-compressed = 50 每 0.1 ps 写一帧压缩坐标 XTC；nstxout = 500 和 nstvout = 500 每 1 ps 写一次 TRR 坐标、速度。EDR 保存能量，CPT 保存完整续算状态，LOG 保存实际计算分工和性能。

需要高频振动谱时，1 ps 的速度间隔太粗，必须另跑更密集输出；需要力时设置 nstfout，不要事后从不含力的 XTC 中提取力。增大输出间隔可以节省存储，但不能把已经丢掉的时间分辨率恢复回来。

检查末尾是否完成、是否有 LINCS/SETTLE 警告、目标温度和体积是否合理。gmx check 看帧数与时间范围，gmx report-methods 从 TPR 提取设置摘要；论文方法仍需核对实际力场、版本和完整参数。

1 准备与提交#

python new-case.py water-300
cd work/water-300
sbatch run.sh

run.sh 申请资源后执行 workflow.sh。不要在登录节点直接执行完整模拟。下列每个算例可单独新建副本并提交。

2 实际终端命令#

以下是在对应算例目录中实际执行并生成结果的命令。分析命令在该算例的 analysis 子目录执行；交互回答已用 printf 写入，组名需随自己的体系核对。

water-300

gmx grompp -f em.mdp -c solv.gro -r solv.gro -p topol.top -o em.tpr -po em-processed.mdp
gmx mdrun -deffnm em -ntmpi 1 -ntomp 4 -nb gpu -pme cpu -update cpu
gmx grompp -f nvt.mdp -c em.gro -r em.gro -p topol.top -o nvt.tpr -po nvt-processed.mdp
gmx mdrun -deffnm nvt -ntmpi 1 -ntomp 4 -nb gpu -pme gpu -update cpu
gmx grompp -f npt.mdp -c nvt.gro -r nvt.gro -p topol.top -o npt.tpr -po npt-processed.mdp -t nvt.cpt
gmx mdrun -deffnm npt -ntmpi 1 -ntomp 4 -nb gpu -pme gpu -update cpu
gmx grompp -f md.mdp -c npt.gro -r npt.gro -p topol.top -o md.tpr -po md-processed.mdp -t npt.cpt
gmx mdrun -deffnm md -ntmpi 1 -ntomp 4 -nb gpu -pme gpu -update cpu
gmx check -f md.xtc

water-300/analysis

gmx check -f ../md.trr
gmx report-methods -s ../md.tpr -o methods.out

3 输入文件与关键设置#

cutoff-scheme = Verlet
nstlist = 20
coulombtype = PME
rcoulomb = 1.0
rvdw = 1.0
pbc = xyz
constraints = h-bonds
integrator = md
dt = 0.002
nsteps = 50000
nstenergy = 50
nstcalcenergy = 50
nstlog = 1000
nstxout-compressed = 50
tcoupl = v-rescale
tc-grps = System
tau-t = 0.5
ref-t = 300
pcoupl = C-rescale
gen-vel = no
gen-temp = 300
gen-seed = 76262
continuation = yes
pcoupltype = isotropic
tau-p = 5
ref-p = 1
compressibility = 4.5e-05
nstxout = 500
nstvout = 500
nstfout = 0

4 实际结果与画图#

下表为本次 100 ps 生产轨迹后半段的简单均值，不是收敛物性或误差分析。

用附件中的 Python 脚本重画所有参考图：

# 回到 gromacs-examples 根目录
module load ase/3.29.0
python plot.py --root .

plot.py 使用 NumPy 和 Matplotlib，直接读取 XVG/COLVAR/坐标数值，图片保存在 figures。对单项新结果，可照着脚本对应段替换文件路径；不要把不同模型或单位的数据直接拼在一起。

参数查阅#

以本集群 gmx 命令名 -h 为准；GROMACS 2026.4 命令手册和MDP 参数手册可查完整选项。