論文の概要: ipie: A Python-based Auxiliary-Field Quantum Monte Carlo Program with
Flexibility and Efficiency on CPUs and GPUs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04015v2
- Date: Tue, 8 Nov 2022 06:05:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-27 07:46:27.345342
- Title: ipie: A Python-based Auxiliary-Field Quantum Monte Carlo Program with
Flexibility and Efficiency on CPUs and GPUs
- Title（参考訳）: ipie: cpuとgpuの柔軟性と効率性を備えたpythonベースの補助フィールド量子モンテカルロプログラム
- Authors: Fionn D. Malone and Ankit Mahajan and James S. Spencer and Joonho Lee
- Abstract要約: 本稿では,ピソン型補助場量子モンテカルロプログラムであるipieの開発について報告する。
集中処理ユニットとグラフィカル処理ユニットの両方の実装が、ipieでどのように実現されているかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793008
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We report the development of a python-based auxiliary-field quantum Monte
Carlo (AFQMC) program, ipie, with preliminary timing benchmarks and new AFQMC
results on the isomerization of [Cu$_2$O$_2$$]^{2+}$. We demonstrate how
implementations for both central and graphical processing units (CPUs and GPUs)
are achieved in ipie. We show an interface of ipie with PySCF as well as a
straightforward template for adding new estimators to ipie. Our timing
benchmarks against other C++ codes, QMCPACK and Dice, suggest that ipie is
faster or similarly performing for all chemical systems considered on both CPUs
and GPUs. Our results on [Cu$_2$O$_2$$]^{2+}$ using selected configuration
interaction trials show that it is possible to converge the ph-AFQMC
isomerization energy between bis($\mu$-oxo) and $\mu$-$\eta^2$:$\eta^2$ peroxo
configurations to the exact known results for small basis sets with $10^5$ to
$10^6$ determinants. We also report the isomerization energy with a
quadruple-zeta basis set with an estimated error less than a kcal/mol, which
involved 52 electrons and 290 orbitals with $10^6$ determinants in the trial
wavefunction. These results highlight the utility of ph-AFQMC and ipie for
systems with modest strong correlation and large-scale dynamic correlation.
- Abstract（参考訳）: 我々は,[cu$_2$o$_2$$]^{2+}$の異性化に関する予備的タイミングベンチマークと新しいafqmc結果を用いて,pythonベースの補助フィールド量子モンテカルロ(afqmc)プログラムの開発を報告した。
集中処理ユニット(CPUとGPU)の実装がipieでどのように実現されるかを示す。
PySCFによるipieのインターフェースと、ipieに新しい推定子を追加するための簡単なテンプレートを示す。
QMCPACKとDiceの他のC++コードに対するタイミングベンチマークでは、ipieはCPUとGPUの両方で考慮されたすべての化学系で高速または同様の性能を示している。
cu$_2$o$_2$$$]^{2+}$ 選択された構成相互作用実験の結果、bis($\mu$-oxo) と $\mu$-$\eta^2$:$\eta^2$ peroxo のph-afqmc異性化エネルギーを、10^5$ から 10^6$ の小さな基底集合の正確な結果に収束させることができる。
実験波動関数に52電子と290軌道と10^6$の行列式を含む1kcal/mol未満の誤差を推定した4重ゼータ基底を持つ異性化エネルギーも報告した。
これらの結果は, 緩やかな強い相関と大規模動的相関を持つシステムに対するph-AFQMCとipieの有用性を強調した。
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