研究ノート
Ep3-R|LAMMPS(Kokkos)×ML-IAP(Allegro):LLZO/Li界面の大規模AI-MDと3D可視化
ML-IAP(Allegro)ポテンシャルをLAMMPS(Kokkos)で実行し、LLZO/Li界面の大規模AI-MDを8GPUで高速スケーリング。Liイオン拡散経路を“回せる3D”で可視化し、次世代HPC材料解析の実力を示します。
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ML-IAP(Allegro)ポテンシャルをLAMMPS(Kokkos)で実行し、LLZO/Li界面の大規模AI-MDを8GPUで高速スケーリング。Liイオン拡散経路を“回せる3D”で可視化し、次世代HPC材料解析の実力を示します。
研究ノート
GPU最適化したQuantum ESPRESSOでLLZO/Li界面のジオメトリ最適化を実行。大量DFTデータ取得+Allegro対応学習準備をシンプルに紹介します。
研究ノート
LLZO-Li界面におけるリチウムデンドライト成長を、AIポテンシャルDeepMD から ML-IAP(Allegro) への移行観点で解析。次世代AI-MDワークフローの出発点を掘り下げます。
研究ノート
LLZO/Li界面モデルを構築し、DOS・PDOS解析を通じて電子構造の特徴を抽出。ML-IAP(Allegro)への学習データ準備として優れた材料科学ワークフローを紹介します。
研究ノート
第2回: シリコンにフェムト秒レーザーで穴を開ける——GPUシミュレーション“予習編” 要約:本番の「Si 薄膜 × フェムト秒レーザー」分子動力学を成功させるため、まず Quantum ESPRESSO で基礎データを収集しました。A100 80GB ×4...
研究ノート
フェムト秒レーザーとは何か――シリコン薄膜に穴を開ける最先端技術...
研究ノート
第1回・入門編:Quantum ESPRESSO で何を計算すれば「シリコン薄膜 × フェムト秒レーザー」を再現できるのか? 要約:この記事では、シリコン薄膜にフェムト秒レーザーを照射して穴を開けるシミュレーションを行うために、Quantum...
研究ノート
【予告編】GPU で拓く未来のシミュレーション —— シリコン薄膜 × フェムト秒レーザー 要約:これまで困難だった「シリコン薄膜にフェムト秒レーザーを照射し、原子レベルで穴が形成される過程」を、DeepMD + LAMMPS +...
ベンチマーク・検証
CPU で材料計算を回しているなら——いまが GPU への乗り換え時。A100 実測を踏まえた H200 NVL 141GB(PCIe)導入ガイド CPU で材料計算を回しているなら——いまが GPU への乗り換え時。A100 実測を踏まえた H200 NVL 141GB(PCIe)導入ガイド ...
ベンチマーク・検証
RTX A6000 と RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q (デスクトップ向け) ― PyTorch 学習ワークロード向け比較表 指標 RTX A6000 RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q アーキテクチャ Ampere (GA102) ...
GPUサーバー・ハードウェア
RTX 6000 Ada と RTX PRO 6000 Blackwell の比較 – 大規模LLM開発向け 本記事では、NVIDIAのプロ向けGPUであるRTX 6000 Ada(Ada Lovelace世代)とRTX PRO 6000 Blackwell(Blackwell世代)の違いを、Linux +...
GPUサーバー・ハードウェア
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell シリーズ GPU 詳細比較 (Workstation Edition・Max-Q Workstation Edition・Server Edition) 技術仕様 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell...