Ep2: QE GPU + Allegro training（H200 NVL）
Ep2: QE GPU + Allegro training（H200 NVL） このページは notes（MkDocs）版へ移行中です。 TL;DR H200 NVL 環境で QE（DFT）をGPU実行 し、得られたデータで Allegro/NequIP を学習 する流れを「再現できる形」に整理します。 つまずきやすいのは 環境差（ドライバ/ライブラリ/ビルド条件） と データ整形（学習フォーマット） です。ここでは最小の確認ポイントをまとめます。 「学習の反復を速く回す」なら 8GPU、「まず運用を固めて回す」なら 4GPU が合いやすい（最終は要件
Ep2: QE GPU + Allegro training（H200 NVL）
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TL;DR
- H200 NVL 環境で QE（DFT）をGPU実行し、得られたデータで Allegro/NequIP を学習する流れを「再現できる形」に整理します。
- つまずきやすいのは 環境差（ドライバ/ライブラリ/ビルド条件） と データ整形（学習フォーマット） です。ここでは最小の確認ポイントをまとめます。
- 「学習の反復を速く回す」なら 8GPU、「まず運用を固めて回す」なら 4GPU が合いやすい（最終は要件で決めます）。
このページで得られること
- QE GPU 実行の導入チェック（何が動けばOKか）
- DFT → 学習データ（extxyz等）→ 学習 → 推論 の最小パイプライン
- H200 NVL 4GPU/8GPU の選び方（判断観点）
最小パイプライン（全体像）
- GPU環境確認（ドライバ、CUDA、NCCL 等）
- QE（GPU）でDFT計算 → ログ/出力確認
- 学習データ作成（構造/エネルギー/力/応力を整形）
- Allegro/NequIP 学習（小規模で完走確認→本学習）
- 推論・評価（誤差/安定性）
- LAMMPS連携（AI-MDの最小入力で完走確認）
典型的なチェック観点（メモ）
- QE：GPU有効化の確認（ログ/実行オプション/性能の出方）
- 学習：データの単位・原子種・応力有無などの整合
- 運用：再開（resume）、ログ保存、バージョン固定、受け入れテスト
4GPU/8GPUの考え方（超簡易）
- 4GPU：まずは「壊れない運用」と反復を固める（開発・検証向き）
- 8GPU：学習反復のスループット重視（納期短縮・大規模向き）
※最終判断は「反復回数」「データ量」「納期」「並列要件」で決まります。迷ったら用途から提案します。
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