UNITÀ CALCOLO E MODELLISTICA (CaMo)
SEMINARI – ANNO 2003
Modellistica Numerica in Scienza dei Materiali Calcolo ad alte prestazioni e modellistica numerica Massimo Celino (ENEA - CAMO)
Struttura dei materiali al calcolatore: idee di base, capacità di calcolo, approssimazioni e qualche applicazione Carlo Massobrio (Institut de Physique et de Chimie des Matériaux de Strasbourg IPCMS - CNRS - Strasburgo)
Estrarre la complessità dalle simulazioni microscopiche Fabrizio Cleri (ENEA - UTS Materiali e Nuove Tecnologie)
CMSPortal: un'infrastruttura per la realizzazione di portali verticali per il calcolo scientifico Mario Rosati (Consorzio Interuniversitario per le Applicazioni di
Supercalcolo per Università e Ricerca - CASPUR)
ModModellistica Numerica in ellistica Numerica in Scienza dei MaterialiScienza dei Materiali
Roma, 18/11/2003
Massimo CelinoENEA - C.R. CasacciaServizio di Calcolo e Modellistica
M. Celino, C. Massobrio, 2002-2003
Scienza dei Materiali
Gli esperimenti fornisconorisultati di difficile interpretazione
SiSe2 liquido
Simulazioni di Dinamica Molecolare
Codice di dinamica molecolare quantistica
Computer: NEC SX5 (Centro di Calcolo dell’IDRIS)
Sistema di 120 atomi
2 GB di RAMFile di store: 200 MB
Scienza dei Materiali
Un time step su NEC SX5: 35 sec. (4 Gflops sostenuti)
~ 2 mesi di cpu per avere un liquido (~ 25 ps di simulazione)
~ 1 mese di cpu per avere un amorfo
¿¿¿ Scienza dei Materiali ???
Settore di interesse ENEA
INPUT
SIMULAZIONI
OUTPUT
CAD Molecolare
Sviluppo algoritmi
Linguaggi di programmazione
Calcolo Parallelo
GRID Computing
Architetture hardware
Calcolo Vettoriale
Visualizzazione avanzataRealtà virtuale
Software di post-processing
Data StorageProblemi di ottimizzazione
Tecniche simili a quelle utilizzate in Biologia Computazionale
Benchmark e calcolo scientifico
Cenni storici: Dinamica Molecolare
1957: Alder and Wainwright su J. Chemical Physics. Sistema di sfere dure: scoprirono una transizione di fase fluido-solido. Sorprendente perché si pensava che fosse necessario un potenziale attrattivo.
Computer: UNIVAC e IBM704
1964: Rahman (ANL). Correlazioni e diffusione in argon liquido utilizzando Lennard-Jones. Computer CDC3600.
1967: Verlet “diagramma di fase dell’argon”. Lista di Verlet e Algoritmo di Verlet
http://www.fourmilab.ch/documents/univac/case1107.html
Architettura a 36 bit256K memoria8 s per accesso in memoriaMoltiplicazione 12 s
La Dinamica Molecolare
N atomi3N gradi di libertà
iii xVxm
Calcolo nuove posizioni
output
input
Calcolo distanze tra gli atomi
t=1,Tmax
Calcolo delle forze
Calcolo grandezze termodinamiche
j ijiji rrV
612
4
j
ij
j
iji r
rq
r
rpAV 12exp1exp
00
V
Dinamica Molecolare parallelaDati replicati
Sistema piccoloComunicazioni globali ~ N-Np
Lista vicini: Verlet ~ Np(N-1), Linked cell ~ Np
Calcolo delle forze ~ Np
Update posizione atomi ~Np
Sistema grandeSolo comunicazioni locali (in 3D solo 6 comunicazioni).Comunicazioni crescono con superficie N2/3
Lista vicini ~ NCalcolo delle forze ~ Np/2+NUpdate posizione atomi ~Np
Domain decomposition
La Dinamica Molecolare
at elelelatat N
i
N
j ji
N
ijji ji
N
i
iN
ijji ji
jiN
i i
i
rR
e
rr
e
m
p
RR
eZZ
M
pH
1 1
2
)(1,
2
1
2
)(1,
2
1
2
22
elatelelatat VVKVKH ,
Non esiste un’unica ricetta per tutti i materiali !!
Approssimazione di Born-Oppenheimer
Separiamo moti elettronici da moti ionici
)()(21
2
RERRVM
patN
i
i
RrRVRrH el ;)(;
Potenziali classici
M. Celino, V.Rosato, F.Cleri, G.D’Agostino, 1995
(A)
xx + yy + zz
S.Letardi, M.Celino, V.Rosato, 2002
Nanostrutture di Palladio Progetto TECLA (..)
P.Raitieri, M.Celino, L.Miglio, 2002
AB
C
FE
D
)(RV
La Dinamica Molecolare
102 1010108106104Numero di atomi
Proprietà strutturali
Proprietà elettroniche globali
Orbitali atomici App
ross
imaz
ioni
C
CC
CC
C
C C
HH H
H
H H
H
H
Potenziali classici
Potenziali semi-quantistici
Potenziali quantistici
Potenziali semi-quantistici
Silicio liquido e amorfoProcedura “Reverse MonteCarlo” per produrre configurazione amorfa di partenza
M.Celino, V.Rosato, 2002
Carbonio amorfo
Potenziali semi-quantistici
Carbonio amorfo FeSi2
Potenziali quantistici
)()()(2
1)()( NionsxcHextisi
KS REnErnrVdrrnrVdrTE
ij
jiijNiKS
iii
IIICP RErrRML ,)()(
2
1 *2
riGf PWG
exp1
Lagrangiana di Car e Parrinello
Gli elettroni seguono istantaneamente il movimento degli ioni
Rappresentazione delle funzioni elettroniche in onde piane:
Le onde piane: non dipendono dalla posizione degli atomiprestazioni elevate grazie alla FFTcontrollo della convergenzatutto lo spazio è trattato alla stessa manierautilizzo dei pseudopotenziali
Potenziali quantistici
Prospettive
• Problem solving environment (PSE)
• GRID Computing
• Computer ad alte prestazioni: potenza, usabilità, affidabilità
Blue Gene: 65.000 nodi di calcolo - 180/360 TeraFlopsProtein Explorer: PC Cluster + 6000 MDGRAPE3 di 165GFlops
1 TeraFlops nel 2006Earth Simulator: 5000 processori , 40 TeraFlopsCray X1: 256 processori a Oak Ridge National Lab.
Grid Computing
Silicio
Approccio consigliato per specifiche classi di problemi
Attività di ricerca in corso
V.Rosato, M. CelinoProgetto FIRB 2003