从微观到介观MCE SIG突破算力瓶颈的DPD算子已开源化工行业深入介观尺度持续完善AI科学计算能力作者张强豪zhangqianghao指导黄剑兴huangjianxing1、为什么需要DPD——从微观到介观的跨越分子动力学MD模拟在原子尺度纳米级已趋于成熟但化工工业面临的真实问题往往发生在介观尺度微米至毫米级高分子熔体流动原子级MD模拟10⁶个原子已是极限而实际注塑成型涉及10¹²个粒子胶体自组装纳米颗粒在溶液中的聚集行为模拟时长需达毫秒级远超MD能力范围多相流界面油水两相的界面张力与相分离需要更大空间尺度与更长时间尺度耗散粒子动力学Dissipative Particle Dynamics, DPD应运而生——它通过粗粒化将原子团簇为单个DPD粒子以介观尺度描述流体行为计算效率提升数个量级。方法空间尺度时间尺度典型应用量子力学DFTÅ埃fs飞秒电子结构、反应机理分子动力学MDnm纳米ns纳秒分子构象、吸附行为DPDμm微米μs微秒流体流动、相分离、自组装2、核心挑战DPD的算力瓶颈DPD看似简化了模型实则对计算架构提出独特挑战2.1长程作用与短程约束并存保守力Conservative Force类似MD的短程相互作用需邻居列表耗散力Dissipative Force与相对速度成正比需实时计算速度差随机力Random Force满足涨落耗散定理需高质量随机数生成三种力耦合计算传统实现需三次遍历邻居列表内存访问模式复杂。2.2温度控制与能量守恒矛盾DPD通过随机力与耗散力的平衡维持恒温但传统速度-Verlet积分器存在能量漂移问题。需采用修正的积分算法如Shardlow分裂算法或DPD-VV方案在并行环境下保持热力学正确性。2.3复杂流体的多组分交互实际化工流体往往是多组分体系聚合物溶剂添加剂不同组分间的作用参数χ参数差异大导致负载不均衡异构芯片并行效率受限。3、DPD算子技术架构昇腾原生优化MCE SIG发布的DPD算子针对上述挑战进行昇腾NPU深度优化。3.1三力融合计算单次邻居遍历传统实现遍历邻居 → 计算保守力 → 写回遍历邻居 → 计算耗散力 → 写回遍历邻居 → 计算随机力 → 写回 昇腾优化方案单次遍历一次读取邻居列表UB内完成三种力计算随机数流式生成采用Tausworthe算法硬件友好实现避免全局随机数表力向量融合写回三种力累加后一次性写回减少片上内存访问优化项传统实现昇腾DPD算子提升邻居遍历次数3次1次3倍↓随机数生成延迟全局查表流式生成消除同步HBM写回次数3次/粒子1次/粒子3倍↓3.2修正积分器能量守恒保证实现Shardlow分裂算法的Ascend C优化版本将耗散-随机力配对更新与保守力更新分离利用Cube Core加速速度差计算确保温度控制精度目标温度±0.5%以内3.3多组分负载均衡按DPD粒子数而非组分均匀分配至AI Core组分参数a_ij、γ、σ常量内存缓存减少重复读取支持最多10种组分覆盖大多数化工流体配方4、验证数据4.1物理正确性验证测试案例理论预期模拟结果偏差纯DPD流体状态方程ρ3, a25, kT1时P≈23.3P23.1±0.21%泊肃叶流动速度剖面抛物线分布抛物线拟合R²0.998符合二元混合相分离临界χ参数下自发相分离观察到清晰界面符合4.2性能基准粒子数时间步长CPU (Intel Xeon)昇腾NPU加速比10,0000.01τ45.2 s/1000步1.8 s/1000步25x50,0000.01τ312.5 s/1000步5.2 s/1000步60x100,0000.01τ892.0 s/1000步8.9 s/1000步100x测试环境Atlas A2训练卡CANN 8.0DPD-VV积分器3D周期边界规模效应粒子数越大邻居列表构建开销占比降低NPU并行优势越明显稳定实现百级加速。5、应用场景领域具体场景DPD算子价值聚合物加工注塑成型充填模拟预测熔体前沿、气泡缺陷优化模具设计涂料油墨溶剂挥发与成膜模拟粒子迁移、相分离控制涂层均匀性油田化学驱油剂配方优化模拟表面活性剂胶束结构提高采收率药物递送脂质体载药释放模拟载体在血流中的变形与药物释放动力学食品工业乳液稳定性预测模拟油水界面行为优化乳化剂配方6、立即体验DPD算子已完整开源包含Ascend C内核源码三力融合计算与Shardlow积分器实现Python接口与HOOMD-blue/ESPResSo风格的易用API验证案例泊肃叶流、相分离、胶束自组装三个标准算例性能基准脚本复现百级加速测试代码仓地址mat-chem-sim-pred/scientific-computing/Dissipative_particle_dynamics/README.md-代码预览-mat-chem-sim-pred:基于 CANN 计算框架的化工行业专用算子库项目 - AtomGit | GitCode7、关于Material Chemical Engineering SIG作为CANN社区首个面向流程工业的垂直SIGMCE SIG致力于构建机理数据双轮驱动的领域计算层。继LJForceFused微观MD后DPD算子介观的发布标志着多尺度模拟工具链的初步成型。下一步将推进宏观CFD算子与DPD衔接的连续介质流动模拟多尺度耦合框架微观-介观-宏观的跨尺度信息传递诚挚邀请化工、材料、能源领域的开发者、科研工作者与企业伙伴加入Material Chemical Engineering SIG共建开源行业算子库联系邮箱mce-ownercann.osinfra.cn