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