在LAMMPS中使用CHGNet

0.前言

CHGNet是一种基于图神经网络的机器学习原子势，近期发表于Nature Machine Intelligence volume 5, pages1031–1041 (2023）。笔者注意到近期有开发者已经完成了CHGNet的LAMMPS接口（https://github.com/CederGroupHub/chgnet/issues/57）。但目前网络上还没有相关的使用教程，因此在此记录一下笔者编译以及测试的过程。

此教程也可用于M3GNet和MatGL接口的使用。

1.安装并配置Anaconda

由于CHGNet使用Python实现，因此需要先确保服务器配置了Python环境，如果没有安装推荐安装Anaconda（官方文档：https://docs.anaconda.com/free/anaconda/install/linux/）来配置Python环境。并需要确保已经安装了chgnet，可以使用下面的命令进行安装。

pip install chgnet

2.获取源代码

实现了CHGNet接口的LAMMPS程序源码可以在Github上获取到（https://github.com/advancesoftcorp/lammps）。提供了2Aug2023和2Aug2023两个版本可供选择，下载源码并解压。Lammps提供了基于CMake和make的两种编译方式，本文使用make进行编译。

3.修改Makefile

进入下载好的源代码的./src/MAKE目录，找到Makefile文件。由于CHGNet接口仅支持调用GPU和OpenMP，而不支持MPI并行，因此本文以编译串行（Serial）版本为例，也就是修改Makefile.serial。共有三处需要修改。

（1）修改CCFLAGS和LINKFLAGS（如果需要使用OpenMP）

根据官网文档（https://docs.lammps.org/Build_extras.html#openmp），使用OpenMP需要修改compiler/linker settings部分的下面两行，加入-fopenmp参数。

CCFLAGS = -g -O3 -std=c++11 -fopenmp
LINKFLAGS = -g -O -std=c++11 -fopenmp

如果使用Intel编译器，则需要将CCFLAGS替换成-qopenmp -restrict，LINKFLAGS替换成-qopenmp。

（2）加入Python相关的includes和library变量

在Makefile的build rules and dependencies之前的位置加入下列内容，your_path/anaconda3需要替换成本地实际的Python路径，python3.x需要替换成实际的python版本号，如python3.11，如果不确定可以通过find命令进行查找。这里需要注意如果服务器上有多个Python环境，务必使用安装了chgnet的环境的路径进行添加。

# Python library and includes (for conda)
PYTHON_INC = -I/your_path/anaconda3/include/python3.x
PYTHON_LIB = -L/your_path/anaconda3/lib -lpython3.x

（3）修改EXTRA_INC和EXTRA_LIB，加入Python的相关变量

这两行位于build rules and dependencies部分，分别加入$(PYTHON_INC)和$(PYTHON_LIB)。

EXTRA_INC = $(LMP_INC) $(PKG_INC) $(MPI_INC) $(FFT_INC) $(JPG_INC) $(PYTHON_INC) $(PKG_SYSINC)
EXTRA_LIB = $(PKG_LIB) $(MPI_LIB) $(FFT_LIB) $(JPG_LIB) $(PYTHON_LIB) $(PKG_SYSLIB) $(DYN_LIB)

修改好Makefile后，我们就可以回到./src目录，开始正式的编译安装了。

4.编译安装

LAMMPS在编译时，如果需要编译额外的可选包，需要使用如下的命令，name需要替换成实际的包名（https://docs.lammps.org/Build_extras.html）：

make yes-name

同理也可以使用make no-name删除某个可选包。

在这里，我们需要加入CHGNet和OpenMP（可选），即

make yes-OPENMP
make yes-ML-CHGNET

之后进行正式编译，将-jN中的N替换为编译实际使用的核数。

make serial -jN

这里特别提醒，如果之前编译过其他版本，需要使用下面的命令进行清理再重新进行编译。

make clean-all

完成编译后，如果没有报错，src目录下应该出现了名为lmp_serial的二进制文件，即为我们编译的LAMMPS程序了。可以复制到其他目录，配置环境变量，以方便使用。

5.运行测试

在./examples/CHGNET，我们可以看到开发者提供的输入样例inp.lammps，其中pair_style和pair_coeff格式如下：

pair_style chgnet ../../potentials/CHGNET 
#pair_style chgnet/d3 ../../potentials/CHGNET 
#pair_style chgnet/gpu ../../potentials/CHGNET 
#pair_style chgnet/d3/gpu ../../potentials/CHGNET
# 使用MPtrj预训练模型
pair_coeff    * *  MPtrj-efsm  Zr O
# 使用自己的pt模型
pair_coeff    * *  path ./users_model.pt  Zr O

使用命令env OMP_NUM_THREADS=N lmp_serial -sf omp -in inp.lammps，我们可以使用N个OpenMP threads来执行任务。OpenMP的使用细节可以参考官方文档：https://docs.lammps.org/Speed_omp.html。

此外，需要注意的是，如果要在集群的作业系统上提交，我们还需要在作业脚本中加入LD_LIBRARY_PATH环境变量，与Makefile中的修改类似，将/your_path/anaconda3改成实际的Python目录：

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/your_path/anaconda3/lib

6.常见问题

(1)LAMMPS运行时警告：WARNING: OpenMp support not enabled during compilation: using 1 thread only.

检查Makefile是否有加入-fopenmp，以及是否有启用make yes-OPENMP。

(2)LAMMPS运行时报错：ERROR: Cannot initialize python for pair_coeff of CHGNet

说明CHGNet的Python环境未正确配置，需要调整Python环境。