【摘 要】
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高性能计算为材料模拟领域中的新型应用提供批量作业的性能支持,随着它和人工智能技术的结合,还为材料模拟摆脱了精确与效率无法同时兼顾的困境。然而材料模拟应用环境依赖较多,编译安装过程相对复杂,尤其是在将深度学习框架引入到材料模拟领域后,其基础环境变得更加难以维护,即便在同一应用的不同版本之间也会存在数据不兼容等问题,实验结果往往难以复现。使用容器技术能够解决环境部署混乱、软件依赖冲突等诸多问题,但是目
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高性能计算为材料模拟领域中的新型应用提供批量作业的性能支持,随着它和人工智能技术的结合,还为材料模拟摆脱了精确与效率无法同时兼顾的困境。然而材料模拟应用环境依赖较多,编译安装过程相对复杂,尤其是在将深度学习框架引入到材料模拟领域后,其基础环境变得更加难以维护,即便在同一应用的不同版本之间也会存在数据不兼容等问题,实验结果往往难以复现。使用容器技术能够解决环境部署混乱、软件依赖冲突等诸多问题,但是目前材料模拟应用在多个容器间并行计算的案例较少,也缺乏针对计算效率的相关研究。另外,传统的作业调度器无法实现多容器调度,容器编排服务也不能以作业形式进行批量容器调度,并且对于多元异构计算资源的利用也不够充分。针对上述问题,本文研究了一种基于Docker容器的Kubernetes容器编排服务,并在此基础上结合Volcano批量容器调度器,以此来构建材料模拟容器批处理系统。该系统能够以作业的形式对容器进行批量调度,从而完成多容器环境下的材料模拟流程。首先,本文在Docker和Singularity两种容器化环境下进行基准性能分析,并且根据Docker Swarm和Kubernetes两种主流的容器编排服务在多容器环境下的CPU、网络I/O等性能测试和典型材料模拟应用VASP的实际模拟流程,梳理出容器编排服务在当前批量容器调度场景下存在的问题和缺陷;其次,针对以上问题和缺陷提出在Kubernetes上结合Volcano批量容器调度器的方案,实现基于经典势函数材料模拟的容器批处理系统,根据该系统中AIREBO、Reax FF等经典势函数对于碳材料的分子动力学模拟结果,分析该系统用于材料模拟的可行性和优势;最后,在上述系统中融合深度学习环境,实现基于深度势函数材料模拟的容器批处理系统,并在该系统中利用神经网络训练出能够应用于多种原子体系的深度势函数,分析该系统对于异构计算资源的利用能力,同时研究使用深度势函数进行材料模拟的效率和精度。从本文研究结果上看,Docker和Singularity两种容器技术在CPU性能和内存性能上都能够接近物理机性能,但是在容器批处理场景中,Docker Swarm和Kubernetes两种容器编排服务缺失作业管理能力,容器调度机制也不够完善。在基于经典势函数材料模拟的容器批处理系统中,Volcano能够弥补Kubernetes的问题和缺陷,多个容器化的LAMMPS计算环境在AIREBO、Reax FF等经典势函数下也能够很好地进行碳材料模拟,并且Reax FF势函数的模拟结果更优。最后在基于深度势函数材料模拟的容器批处理系统中,Volcano能够在深度学习训练势函数时更加充分地利用计算资源。同时在使用GPU设备对分子动力学模拟过程加速的实验中发现,在多种原子体系下,深度势函数在计算效率和模拟精度上都表现出巨大优势。材料领域的科研工作者可以直接在本文研究的容器批处理系统中进行材料模拟工作,也可以按照本文提供的Dockerfile自定义材料模拟环境,同时该系统也可供其它领域的科研工作者借鉴。
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