金属表面反应路径探索的自动化工作流程

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平塔

pynta是一种用于金属表面反应路径探索的自动化工作流程。

该pynta代码旨在自动表征与多相催化相关的化学反应。特别是，它产生并处理了大量从头算量子化学计算，以研究晶面上的气相反应。它设计用于在 petascale 和即将推出的 exascale 机器上运行。

该代码通过列举各种独特的晶体位点并考虑吸附物和表面的对称性，系统地将吸附物放置在晶面上。这些结构被系统地扰动，以尝试研究所有可能的吸附几何形状。在此之后，代码对这些结构进行修改，并在势能图上搜索鞍点，以表征这些吸附物可能发生的反应。经过一系列这样的计算后，代码得到了表征良好的反应途径，这些反应途径又可以用来计算速率系数，并且可以在微动力学机制/模型中实现。

pynta旨在与工作流代码一起使用 balsam，它可以在超级计算机上无缝运行令人尴尬的并行计算。pynta包括几个所谓的应用程序，这些应用程序运行 balsam，并在队列系统中显示为一个整体作业提交。从头算程序获得了另一个级别的并行性，它可能包括也可能不包括 GPU 加速。我们使用原子模拟环境 (ASE)，它能够耦合到大量的从头算量子化学代码。

<中心>

</中心>

1.安装

以下说明假设您的系统上安装了多个软件，例如：

队列系统，例如Slurm，PBS或Cobalt
一个 MPI 例如OpenMPI
一个数学库，例如OpenBlas/LAPACK或Intel's MKL
编译器套件，例如GCC或Intel

1.1 安装所有先决条件

1.1.1 设置要用于`pynta`构建的位置。建议创建一个虚拟环境，例如“pynta”：

cd <path/whr/to/build/pynta>
python3 -m venv pynta

1.1.2 激活你的虚拟环境：

source pynta/bin/activate

1.1.3（可选）安装所需的python包（如果你跳过这个过程，`pynta`安装程序稍后会这样做。）

pip3 install matplotlib<3.2 spglib==1.14.1.post0 networkx<2.4 ase==3.19.0 scipy==1.3.1 numpy==1.18.1 PyYAML==5.3.1 sella==1.0.3

1.1.4 下载适合您系统的PostgreSQL预编译二进制文件并通过修改添加`path_to_PostgreSQL/pgsql/bin`到您的`PATH~/.bashrc`

echo 'export PATH=path_to_PostgreSQL/pgsql/bin:$PATH' >> ~/.bashrc

1.1.5 安装mpi4py：

git clone https://github.com/mpi4py/mpi4py.git
cd mpi4py
python3 setup.py install
cd ../

通过运行确保它有效

>>> mpirun -n 2 python3 -c 'from mpi4py import MPI; print(MPI.COMM_WORLD.Get_rank())'
0
1

1.1.6使用serial-mode-perf分支安装balsam 。

git clone https://github.com/balsam-alcf/balsam.git -b serial-mode-perf
cd balsam
python3 setup.py install
cd ../

通过运行发布在balsam GitHub 页面上的测试来确保它正常工作。

1.1.7 按照那里提供的说明安装xTB-python。确保正确链接所有必需的库。例如：

使用OpenBlas和GNU基于编译器：

git clone https://github.com/grimme-lab/xtb-python.git
cd xtb-python
git submodule update --init
LDFLAGS="-L/opt/custom/OpenBLAS/0.3.7/lib" meson setup build --prefix=$PWD --libdir=xtb/xtb --buildtype release --optimization 2 -Dla_backend=openblas
ninja -C build install
pip install -e .

使用MKL和英特尔编译器：

git clone https://github.com/grimme-lab/xtb-python.git
cd xtb-python
git submodule update --init
# (ALCF's Theta specific)
# conda instal cffi
# module swap PrgEnv-intel PrgEnv-cray; module swap PrgEnv-cray PrgEnv-intel
CC=icc CXX=icpc FC=ifort meson setup build --prefix=$PWD --libdir=xtb -Dla_backed=mkl -Dpy=3 --buildtype release --optimization 2
ninja -C build install
python3 setup.py install
ln -s ./xtb/xtb/_libxtb*.so ./xtb

通过运行确保它工作：

>>> from xtb.ase.calculator import XTB
>>> from ase.build import molecule
>>> from math import isclose
>>> atoms = molecule('H2O')
>>> atoms.calc = XTB(method="GFN2-xTB")
>>> total_ener = atoms.get_potential_energy()
>>> is_close = isclose(total_ener,-137.9677758730299)
>>> print (total_ener)  # True -> that's good; False -> something is wrong

警告 - 您可能会收到 SEGFAULT 错误 -

Segmentation Fault (Core dumped)

在执行任何 xTB-python 工作时，尤其是对于相对较大的分子。最简单的解决方案是不限制系统堆栈以避免堆栈溢出。在 bash 尝试：

ulimit -s unlimited

如果xTB-python仍然失败，请尝试安装xtb并测试xTB自身是否有任何错误。

git clone https://github.com/grimme-lab/xtb.git
cd xtb
mkdir build
pushd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_C_COMPILER=icc -DCMAKE_CXX_COMPILER=icpc -DCMAKE_FC_COMPILER=ifort ..
make
ctest
popd
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=path/to_xtb/xtb/build:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH=$HOME/.local/bin:\$PATH' >> ~/.bashrc

然后，在您的系统上重建xTB-python，忽略git submodule update --init并链接您当前的xTB安装。

1.2 安装`pynta`

1.2.1 将项目克隆到您喜欢的位置。

git clone https://github.com/zadorlab/pynta.git

通常，master分支应该没问题。如果不知何故它不起作用，请确保通过检查标签切换到最新的稳定版本。

1.2.2 进入`pynta`目录

cd pynta

1.2.3a 安装`pynta`：

python setup.py install

1.2.3b（可选）如果您没有管理员权限（例如，您将`pynta`在超级计算机上使用），请执行以下操作而不是 1.2.3a：

python setup.py install --user

你应该很好相处pynta

使用工作流程完成后，键入：

cd pynta
deactivate

2.如何运行

在运行任何pynta计算之前，请确保您的balsam数据库已初始化并激活，例如

balsam init ~/myWorkflow
source balsamactivate ~/myWorkflow

您的提示应更改为：

~[BalsamDB: myWorkflow] <username>@<host>:

您将需要4 个文件来运行工作流程：

run_me.py执行工作流或 restart_me.py重新启动未完成计算的 python 脚本
run_me.sh将作业提交到balsam数据库的 bash 脚本
input.json一个包含所有用户可修改参数的 json 文件pynta
reactions.yaml包含要研究的所有反应的 yaml 文件

一个示例run_me.py文件：

#!/usr/bin/env python3
from pynta.main import WorkFlow


def run():
    # instantiate a WorkFlow() class
    workflow = WorkFlow()
    # create all input files
    workflow.gen_job_files()
    # execute the workflow
    workflow.execute_all()


if __name__ == '__main__':
    run()

一个示例run_me.py文件：

#!/usr/bin/env python3
from pynta.main import WorkFlow


def restart():
    return WorkFlow().restart()


if __name__ == '__main__':
    restart()

一个示例run_me.sh文件：

#!/bin/bash
#SBATCH -J job_name        # name of the job e.g job_name = pynta_workflow
#SBATCH --partition=queue  # queue name e.g. queue = day-long-cpu
#SBATCH --nodes=x          # number of nodes e.g. x = 2
#SBATCH --ntasks=y         # number of CPUs e.g. 2 x 48 = y = 96
#SBATCH -e %x.err          # error file name
#SBATCH -o %x.out          # out file name

# load your quantum chemistry calculation package or provide a path to the
# executable in 'inputR2S.py'
module load espresso

# activate balsam environment, e.g.
source balsamactivate ~/myWorkflow

# run python executable script
python3 $PWD/run_me.py

# required environment variable if using balsam branch serial-mode-perf and SLURM
export SLURM_HOSTS=$(scontrol show hostname)

# launch serial jobs
balsam launcher --job-mode=serial --wf-filter _ --limit-nodes=1 --num-transition-threads=1 &

# wait a bit to prevent timeing out you jobs before the sockets are ready
sleep 45

# launch mpi jobs
balsam launcher --job-mode=mpi --wf-filter QE_Sock --offset-nodes=x-1 --num-transition-threads=1 &

# wait until finished
wait

# deactivate balsam environment
source balsamdeactivate

一个示例reactions.yaml文件：

  - index: 0
    reaction: OHX + X <=> OX + HX
    reaction_family: Surface_Abstraction
    reactant: |
        multiplicity -187
        1 *1 O u0 p0 c0 {2,S} {4,S}
        2 *2 H u0 p0 c0 {1,S}
        3 *3 X u0 p0 c0
        4    X u0 p0 c0 {1,S}
    product: |
        multiplicity -187
        1 *1 O u0 p0 c0 {4,S}
        2 *2 H u0 p0 c0 {3,S}
        3 *3 X u0 p0 c0 {2,S}
        4    X u0 p0 c0 {1,S}
    - index: 1
    reaction: H2OX + X <=> OHX + HX
    reaction_family: Surface_Abstraction
    reactant: |
        multiplicity -187
        1 *1 O u0 p0 c0 {2,S} {3,S} {4,S}
        2 *2 H u0 p0 c0 {1,S}
        3    H u0 p0 c0 {1,S}
        4    X u0 p0 c0 {1,S}
        5 *3 X u0 p0 c0
    product: |
        multiplicity -187
        1 *1 O u0 p0 c0 {2,S} {4,S}
        2 *2 H u0 p0 c0 {1,S}
        3    H u0 p0 c0 {5,S}
        4    X u0 p0 c0 {1,S}
        5 *3 X u0 p0 c0 {3,S}

一个示例inputR2S.py文件：

{
  "quantum_chemistry": "espresso",
  "optimize_slab": true,
  "surface_types_and_repeats": {
    "fcc111": [
      [3, 3, 1],
      [1, 1, 4]
    ]
  },
  "metal_atom": "Cu",
  "a": 3.6,
  "vacuum": 8.0,
  "pseudo_dir": "/home/mgierad/espresso/pseudo",
  "pseudopotentials": "dict(Cu='Cu.pbe-spn-kjpaw_psl.1.0.0.UPF',H='H.pbe-kjpaw_psl.1.0.0.UPF',O='O.pbe-n-kjpaw_psl.1.0.0.UPF',C='C.pbe-n-kjpaw_psl.1.0.0.UPF',N='N.pbe-n-kjpaw_psl.1.0.0.UPF')",
  "executable": "/home/mgierad/00_codes/build/q-e-qe-6.4.1/build/bin/pw.x",
  "node_packing_count": 48,
  "balsam_exe_settings": {
    "num_nodes": 1,
    "ranks_per_node": 48,
    "threads_per_rank": 1
  },
  "calc_keywords": {
    "kpts": [3, 3, 1],
    "occupations": "smearing",
    "smearing": "marzari-vanderbilt",
    "degauss": 0.01,
    "ecutwfc": 40,
    "nosym": true,
    "conv_thr": 1e-11,
    "mixing_mode": "local-TF"
  },
  "yamlfile": "reactions.yaml",
  "scfactor": 1.4,
  "scfactor_surface": 1.0,
  "scaled1": false,
  "scaled2": false
}

有关这些关键字的含义，请查看文档

示例输入文件也位于./pynta/example_run_files/

3. 文档

此处提供了完整的文档。

致谢

如果您正在使用pynta或希望使用它，请告诉我！

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自 2021 年 1 月 19 日起的五 (5) 年内，美国政府被授予其自身和代表其行事的其他人在此数据中复制、准备衍生作品和公开表演的已付清、非排他性、不可撤销的全球许可由政府或代表政府公开展示。有可能延长本许可期限的规定。在该期限或授予的任何延期之后，美国政府被授予其自身和代表其行事的其他人在此数据中复制、准备衍生作品、向公众分发副本、执行公开和公开展示，并允许他人这样做。具体许可期限可向桑迪亚国家技术与工程解决方案公司查询，

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算法	哈希摘要
SHA256	`9b52016547730035e92cbea194ad3cb2fd536355d902e48d01cd6fb71c52de9b`
MD5	`9ec8eb5ae17a2a6b6a7aff3bdc4a9abb`
布莱克2-256	`386b1a1f392f6748a7fd2a7c9e184acd9c4440b01120440428548da262fa47ae`

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平塔

1.安装

1.1 安装所有先决条件

1.1.1 设置要用于`pynta`构建的位置。建议创建一个虚拟环境，例如“pynta”：

1.1.2 激活你的虚拟环境：

1.1.3（可选）安装所需的python包（如果你跳过这个过程，`pynta`安装程序稍后会这样做。）

1.1.4 下载适合您系统的PostgreSQL预编译二进制文件并通过修改添加`path_to_PostgreSQL/pgsql/bin`到您的`PATH~/.bashrc`

1.1.7 按照那里提供的说明安装xTB-python。确保正确链接所有必需的库。例如：

1.2 安装`pynta`

1.2.1 将项目克隆到您喜欢的位置。

1.2.2 进入`pynta`目录

1.2.3a 安装`pynta`：

1.2.3b（可选）如果您没有管理员权限（例如，您将`pynta`在超级计算机上使用），请执行以下操作而不是 1.2.3a：

2.如何运行

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1.1.7 按照那里提供的说明安装xTB-python。确保正确链接所有必需的库。例如：

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1.2 安装`pynta`

1.2.2 进入`pynta`目录

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1.2.3b（可选）如果您没有管理员权限（例如，您将`pynta`在超级计算机上使用），请执行以下操作而不是 1.2.3a：

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