Cette simulation à plusieurs milliards d’atomes de la propagation d’une onde de choc dans un diamant initialement non comprimé (bleu) utilise un modèle SNAP de haute précision des Sandia National Laboratories pour prédire que l’état final (orange) est formé par la recristallisation de fissures amorphes (rouge) qui prennent forme dans le matériau comprimé bleu clair, vert et jaune. Crédit : Image avec couleurs ajoutées, avec l’aimable autorisation de Sandia National Laboratories.
Les améliorations matérielles et logicielles réduisent le temps de fonctionnement d’un an à un jour.
Un modèle de simulation sur supercalculateur des Sandia National Laboratories, appelé SNAP qui prédit rapidement le comportement de milliards d’atomes en interaction a capturé la fusion du diamant lorsqu’il est comprimé par des pressions et des températures extrêmes. À plusieurs millions d’atmosphères, les simulations SNAP (Spectral Neighbor Analysis Potential) montrent que le réseau de carbone rigide de la substance la plus dure connue sur Terre se fissure, fond en carbone amorphe, puis recristallise. Ces travaux pourraient aider à comprendre la structure interne des exoplanètes à base de carbone et avoir des implications importantes pour les efforts de fusion nucléaire qui utilisent des capsules faites de carbone. diamant polycristallin.
Conception de nouveaux matériaux et implications pour les planètes géantes
“Nous pouvons maintenant étudier la réponse de nombreux matériaux sous les mêmes pressions extrêmes”, a déclaré le scientifique de Sandia Aidan Thompson, à l’origine du SNAP. “Les applications comprennent des questions de science planétaire – par exemple, quel type de contrainte d’impact aurait conduit à la formation de notre lune. Cela ouvre également la porte à la conception et à la fabrication de nouveaux matériaux dans des conditions extrêmes.”
L’effet des pressions et des températures extrêmes sur les matériaux est également important pour concevoir des modèles intérieurs de planètes géantes. Les puissantes installations du DOE, telles que la machine Z de Sandia et la National Ignition Facility du Lawrence Livermore National Laboratory, peuvent recréer des conditions presque identiques à celles de ces mondes dans le cadre d’expériences terrestres qui permettent d’examiner de près les matériaux radicalement compressés. Mais même ces machines d’une puissance unique ne peuvent pas mettre en évidence les principaux mécanismes microscopiques de changement dans ces conditions extrêmes, en raison des limites du diagnostic au niveau des atomes.
“Seules les simulations par ordinateur peuvent le faire”, a déclaré Thompson.
L’article de Gordon Bell finaliste porte sur “un morceau de diamant comprimé de la taille d’un micron”.
A article technique décrivant la simulation a été sélectionné comme finaliste pour le prix Gordon Bell, parrainé chaque année par l’Association of Computing Machinery. La modélisation spécifique au diamant, qui n’a pris qu’une journée sur le superordinateur Summit (le plus rapide des États-Unis) du Oak Ridge National Laboratory, a été dirigée par le professeur Ivan Oleynik de l’université de Floride du Sud. En plus de Sandia et de l’USF, l’équipe collaborative comprenait également des développeurs de logiciels du National Energy Research Scientific Computing Center du Département de l’énergie et de NVIDIA Corporation.
Les simulations de l’équipe se sont appuyées sur SNAP, l’une des principales descriptions d’apprentissage automatique des interactions interatomiques, pour modéliser et résoudre un problème très important, a déclaré Thompson.
“Nous avons créé des simulations gigantesques d’un morceau de diamant comprimé de la taille d’un micron”, a déclaré Thompson. “Pour ce faire, nous suivons le mouvement de milliards d’atomes en calculant de manière répétée les forces atomiques sur de très nombreux intervalles de temps, excessivement minuscules.”
L’apprentissage automatique relié aux calculs de la mécanique quantique
SNAP a utilisé l’apprentissage automatique et d’autres techniques de science des données pour former un modèle de substitution qui reproduisait fidèlement les forces atomiques correctes. Celles-ci ont été calculées à l’aide de méthodes de hauteaccuracy quantum mechanical calculations, which are only possible for systems containing a few hundred atoms. The surrogate model was then scaled up to predict forces and accelerations for systems containing billions of atoms. All local atomic structures that emerged in the large-scale simulations were well-represented in the small-scale training data, a necessary condition for accuracy.
Another critical part of the final result was performance optimization of the software to run efficiently on GPU-based supercomputers like Summit, said Thompson. “Since 2018, just by improving the software, we have been able to make the SNAP code over 30 times faster, shortening the time for these kinds of simulations by 97%. At the same time, each generation of hardware is more powerful than the last. As a result, calculations that might have until recently taken an entire year can now be run in a day on Summit.”
The graph demonstrates the dramatic improvement in computational speed achieved by Sandia National Laboratories’ SNAP model from 2018 to 2021. Credit: Sandia National Laboratories
Run time shortened by 97 percent
“Since supercomputer time is expensive and highly competitive,” said Thompson, “each shortening of SNAP’s run time saves money and increases the usefulness of the model.”
Sandia researchers Stan Moore and Mitchell Wood made important contributions to the SNAP model and the dramatic performance improvements.
The optimized software for running SNAP on supercomputers is available in the open source distribution of Sandia’s LAMMPS molecular dynamics code. The Sandia FitSNAP software for building new SNAP models is also publicly available.
The first version of SNAP was created in 2012 with support from Sandia’s Laboratory Directed Research and Development program. Software improvement has been supported continuously since 2017 by the DOE Exascale Computing Project, a collaborative effort of the U.S. Department of Energy Office of Science and the National Nuclear Security Administration.
