CSPTH：基于天河二号的晶体结构预测软件框架

晶体结构是深入理解材料的物理及化学性质的重要信息，发展可以从理论上预测晶体结构的方法具有重要意义。通过高性能计算集群甚至利用超级计算机来加速晶体结构预测已逐步成为趋势。本文中，我们基于天河二号超级计算机开发了一套开源的晶体结构预测软件框架，命名为CSPTH。在算法层面，我们基于当前效率最高的遗传算法进行晶体结构预测，并采用了多种技术提升结构预测效率，包括并行化生成种群结构；引入空间群限定，减少自由度搜索，提升结构多样性；引入晶体指纹进行相似性算法，排除相似结构干扰，避免“基因漂变”的问题。特别地，我们针对晶体结构预测算法的应用特点以及天河二号的系统环境，从任务以及数据管理两个方面做了优化。在任务管理上，我们设计了多层任务调度管理模块，根据计算任务的规模大小的分发细粒度作业(节点内)以及粗粒度作业(跨节点)，提升计算资源的高效使用；在数据管理上，我们将每个计算任务的数据都临时储存于计算节点的RAMDISK，提取有效信息后再存储于MongoDB数据库，避免大量小文件存储于公共存储。CSPTH已在15种已知一元、二元以及三元体系上进行了结构预测，实验结果表明CSPTH能根据给定的组分及外部压力条件下全部预测出相应的稳定结构。

在过去的几十年中，利用计算机进行晶体结构预测的方法，使得系统地进行新材料设计已成为了可能[1] [2] [3] [4] [5]。结构预测的本质就是在只给定化学组分和外界条件下，确定全局能量最低结构的原子排列方式。具体地说就是在势能面上寻找全局能量最低点。尽管原理上很简单，然而从理论上确定物质结构，是物理、化学和材料研究领域的长期难题。其根本原因在于物质势能面的高度复杂性，随着单胞内原子数目的增加， 体系可能的结构数目成指数增加；并且精确地评估结构的能量也需要大量的计算， 理论结构预测就是在如此复杂的势能面中搜索全局能量最低的结构，具有巨大挑战性。在材料的结构搜索领域，已报道的具代表性的方法有模拟退火法[6] [7]、能谷跳跃[8]、极小值跳跃[9]、随机法[10] [11]、遗传算法[12] [13] [14] [15]、元动力学法[16]和粒子群优化算法[17] [18]。

表1 列举了当前主流的结构搜索计算软件，其中USPEX [14] [19] [20]和CALYPSO [21] [22] [23]是目前报道的用户以及论文引用最多的软件。