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DeePMD-kit v2: A software package for deep potential models

计算机科学 可用性 软件 计算科学 绘图 文档 嵌入 航程(航空) 软件工程 人工智能 程序设计语言 计算机图形学(图像) 人机交互 工程类 航空航天工程
作者
Jinzhe Zeng,Duo Zhang,Denghui Lu,Pinghui Mo,Zeyu Li,Yixiao Chen,Marián Rynik,Liang Huang,Ziyao Li,Shaochen Shi,Yingze Wang,Haotian Ye,Tuo Ping,Jiabin Yang,Ye Ding,Yifan Li,Davide Tisi,Qiyu Zeng,Han Bao,Yu Xia
出处
期刊:Journal of Chemical Physics [American Institute of Physics]
卷期号:159 (5) 被引量:308
标识
DOI:10.1063/5.0155600
摘要

DeePMD-kit is a powerful open-source software package that facilitates molecular dynamics simulations using machine learning potentials known as Deep Potential (DP) models. This package, which was released in 2017, has been widely used in the fields of physics, chemistry, biology, and material science for studying atomistic systems. The current version of DeePMD-kit offers numerous advanced features, such as DeepPot-SE, attention-based and hybrid descriptors, the ability to fit tensile properties, type embedding, model deviation, DP-range correction, DP long range, graphics processing unit support for customized operators, model compression, non-von Neumann molecular dynamics, and improved usability, including documentation, compiled binary packages, graphical user interfaces, and application programming interfaces. This article presents an overview of the current major version of the DeePMD-kit package, highlighting its features and technical details. Additionally, this article presents a comprehensive procedure for conducting molecular dynamics as a representative application, benchmarks the accuracy and efficiency of different models, and discusses ongoing developments.
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