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 首先，我们根据https://github.com/brucefan1983/NEP_CPU这个教程安装好NEP_CPU，同时编译的时候需要make no-all ，然后再make yes.....soon 上面那一步比较简单，后面的安装才是折磨的开始，因为一开始使用nep势跑lammps优化挺成功，结果到了phonolammps扩胞就无法识别nep势了，我猜测是phonolammps接口接到dp的lmp去了，然后我重新安装了python，创建一个新的和完整lammps的接口，注意这里python安装3.6的，因为太新的集群的openssl版本太老用不了。用pip3安装phonolammps后，后面应该没啥大问题了，在八号节点上使用phonolammps会报错找不到libcuda.so.1，连接到七号节点就成功了

 首先，我们要安装cuda11.5，如何安装在上一个博文提到过。 然后我们根据这里的教程https://blog.csdn.net/weixin_43205202/article/details/88261607 同时注意，需要全程链接到GPU节点上安装！ 同时自己安装好fftw，openmpi使用集群的mpi(关键) 编辑lammpsGPU模块，这一步很关键，修改CUDAhome，然后改成SM_86，安装好后用 ./nvc_get_devices测试是否成功。 然后后面就是make了，这个问题不大，很容易就能装好。

  首先安装GPUMD需要自己装一个CUDA，这里我安装了CUDA11.5，同时安装过程中需要注意只安装toolkit就可以了，其他的不需要安装，注意在options修改安装路径，之后再GPUMD/src目录下修改makefile（主要修改sm-86就行），修改完直接make就能安装好。 首先在github找到 deep2nep.py的脚本，将dp的数据集按照例子要求存放，然后 python nep2xyz.py deepmd 完成将会得到train.in，但是训练需要将它分成训练集和测试机，这里我们需要用到樊老师的split_train.cpp脚本，输入命令g++ -std=c++11 -O3 split_train.cpp，会得到a.out文件，然后输入命令./a.out test_size（test_size需要自己设置），最后还需要使用nep2xyz.py脚本，分别将训练集和测试集转换一下，就可以训练nep了！

  上图是NEMD计算使用NVT进行热浴的设置，需要注意的是在进行fix nve时，需要排除固定的部分和热源热汇部分，不然会导致热流都为正数 而使用langevin热浴时，需要将fix nve这一步将所有原子包括进去，即fix all，同时在设置langevin热浴计算时需要加上随机seed以及tally yes，详情在上图中可以了解

 在使用EMD跑热导率的时候，dump文件的轨迹非常离谱，gif图如下： 跑完发现结构散架了，经过调查发现在NVT弛豫的时候结构就散架了，然后检查LOG文件发现： 设置的温度为300K但是这里温度却突然跳到了9000多开，这应该就是结构散架的可能原因， 在这里把热浴的参数修改一下，把1修改成0.1或0.005就可以了， 但是这里修改了之后确实发现log中温度能够较好的保持在300K左右 但是通过dump轨迹文件发现，结构还是散掉了，难道就是构造的势函数出问题了吗？？ 我不禁陷入怀疑，寄了啊😭 但是我转念一想，可能是自己哪里设置错了，我想到了势函数的原子顺序是非常重要不能反顺序的，然后我想到自己data文件的原子顺序和构造势函数的时候原子顺序不一样，然后我修改了一下data文件，再跑了一遍发现好像成了😤

  这个问题是由于POSCAR后面有很多000，这些是由于结构优化产生的，我们在跑AIMD的时候需要将这些删掉，删掉之后温度就能正常设置了

 在计算二维材料单点能计算的时候发现120个电子步后仍无法手链，一番请教老师过后，发现可以尝试修改NELMDL这个参数 有关NELMDL参数的解释 一开始尝试NELMDL=-12和-18，并没帮助收敛（其中-18在108个电子步才收敛），这里说在vasp6以上版本使用ALGO=all和NELMDL=1会帮助很快收敛，然后我尝试修改这两个参数，发现确实可以帮助收敛，40个电子步就可以快速收敛了 （而且只花费了2600s，不到一小时） ，但是我仔细查阅ALGO=all这个参数发现 这个算法似乎对于绝缘体比较好用，但是不知道能否用于半导体，持着谨慎的态度又讲ALGO改回了Normal，发现也能够收敛，不过需要50步左右的电子步，所以我们还是选择这个参数会比较保险一点。