2024/3/12 - Super Computing Japan 2024

フラグメント分子軌道(FMO)計算プログラム
ABINIT-MPの現状と今後
望月祐志 （立教大学） fullmoon@rikkyo.ac.jp

謝辞： 講演の機会をいただいた（一社）スーパーコンピューティング・
ジャパンの運営の皆様、中島研吾先生（東京大）に感謝いたします。

1

ABINIT-MPの開発体制◇ABINIT-MP Ver. 2系の主たるコラボレータ（敬称略）
中野達也（国立衛研）、坂倉耕太（FOCUS）、加藤季広（NEC）、
土居英男（立教大）、奥脇弘次（JSOL/立教大）、片桐孝洋（名古屋大学）、大島聡史（九州大学）◇研究開発支援
CISS/HPCIの4プロジェクト； 東大生研&文科省 / FY2002-2015
FS2020(ポスト「京」)プロジェクト； 東大&文科省 / FY2014-2019
CRESTプロジェクト(“田中FMO”)； JST / FY2004-2009
科研費(“榊-特定領域”)； 文科省 / FY2008-2009
科研費(基盤B：代表)； 文科省 / FY2016-2018
SFR； 立教大 / FY2006-2007, 2010-2014, 2019-2020, 2022NEC様； SX-AT高速化&機能強化の共同開発 / FY2020その他企業様からの立教大宛のご寄付
JHPCN課題； jh210036-NAH, jh220010, jh230001
2024/3/11

2

ABINIT-MPの開発関係の論文リスト（赤字: HPC分野の先生方 / 紫字: HPC分野の技術者方）■英文(1) "Electron-correlated fragment-molecular-orbital calculations for biomolecular and nano systems", S. Tanaka*,
Y. Mochizuki*, Y. Komeiji, Y. Okiyama, K. Fukuzawa, Phys. Chem. Chem. Phys., 16 (2014) 10310-10344.
(2) "The ABINIT-MP Program", Y. Mochizuki*, T. Nakano, K. Sakakura, Y. Okiyama, H. Watanabe, K. Kato, Y. Akinaga,
S. Sato, J. Yamamoto, K. Yamashita, T. Murase, T. Ishikawa, Y. Komeiji, Y. Kato, N. Watanabe, T. Tsukamoto,H. Mori, K. Okuwaki, S. Tanaka, A. Kato, C. Watanabe, K. Fukuzawa (pp. 53-67) in Recent Advances of the
Fragment Molecular Orbital Method - Enhanced Performance and Applicability, ed. Y. Mochizuki, S. Tanaka, K.
Fukuzawa (January 2021, Springer).
■邦文(1) "FMOプログラムABINIT-MPの開発状況と機械学習との連携", 望月祐志*, 坂倉耕太, 秋永宜伸, 加藤幸一郎, 渡邊啓正,
沖山佳生, 中野達也, 古明地勇人,奥沢明, 福澤薫, 田中成典, J. Comp. Chem. Jpn., 16 (2017) 119-122.
(2) "FMOプログラムABINIT-MPのOakForest-PACS上での多層並列化と性能評価", 渡邊啓正*, 佐藤伸哉, 坂倉耕太,
齊藤天菜, 望月祐志, J. Comp. Chem. Jpn. 17 (2018) 147-149.
(3) "ABINIT-MP Openシリーズの最新の開発状況について", 望月祐志*, 秋永宜伸, 坂倉耕太, 渡邊啓正, 加藤幸一郎,
渡辺尚貴, 奥脇弘次, 中野達也, 福澤薫, J. Comp. Chem. Jpn., 18 (2019) 129-131.
(4) "FMOプログラムABINIT-MPの整備状況2020", 望月祐志*, 坂倉耕太, 渡邊啓正, 奥脇弘次, 加藤幸一郎, 渡辺尚貴,
沖山佳生, 福澤薫, 中野達也, J. Comp. Chem. Jpn., 19 (2020) 142-145.
(5) "FMOプログラムABINIT-MPの整備状況2021", 望月祐志*, 中野達也, 佐藤伸哉, 坂倉耕太, 渡邊啓正, 奥脇弘次,
大島聡史, 片桐孝洋, J. Comp. Chem. Jpn., 20 (2021) 132-136.
(6) "FMOプログラムABINIT-MPの整備状況2022", 望月祐志*, 中野達也, 坂倉耕太, 渡邊啓正, 佐藤伸哉, 奥脇弘次,
秋澤和輝, 土居英男, 大島聡史，片桐孝洋, J. Comp. Chem. Jpn., 21 (2022) 106-110.
(7) "FMOプログラムABINIT-MPの整備状況2023", 望月祐志*, 中野達也, 坂倉耕太, 奥脇弘次, 土居英男, 加藤季広,
滝沢寛之, 成瀬彰, 大島聡史, 星野哲也, 片桐孝洋, J. Comp. Chem. Jpn., accepted (10.2477/jccj.2024-0001).

■動画解説(1) 理研 配信講義 計算科学技術特論B（2022） 2022/6/9 & 2022/6/16 - "ABINIT-MPプログラムによるフラグメント
分子軌道(FMO)計算1,2", 担当: 望月祐志, <https://www.r-ccs.riken.jp/outreach/schools/20220407-1/>.
2024/3/11

3https://www.springer.com/gp/book/9789811592348 / ABINIT-MPはChap. 4 - Y. Mochizuki et al., “The ABINIT-MP Program”に記載 pp. 53-67.

近年のFMO計算の発展をまとめた本

2024/3/11

2021年1月刊行

4FMO法とABINIT-MPプログラム

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FMO Original; K. Kitaura et al., Chem. Phys Lett. 313 (1999) 701. / General Ref.; M. Gordon et al., Chem. Rev. 112 (2012) 632.

フラグメント分子軌道（FMO）法◇巨大分子系
生体高分子や凝集系では一般的⇒ タンパク質、DNA （水和状態）
数千～数万原子、数千～数十万軌道【HIVプロテアーゼとロピナビル】◇分割&統合系のアプローチの一つ
北浦らが22年程前に2体展開で提案⇒ フラグメントとその対で系のエネルギーを評価 （FMO2）⇒ 環境静電ポテンシャル （ESP）、直接結合切断 （BDA）⇒ 階層的な並列処理 （フラグメントリスト&内部処理）⇒ 定量性・信頼性を高める電子相関の導入も直截
フラグメント間の相互作用エネルギー （IFIE）⇒ 計算対象の解析ツール
J
I
I⇒ 生物物理や創薬に向く⇒ 材料系にも適用可能
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モノマー （アミノ酸単位など）

ダイマー

6

S. Amari et al., J. Chem. Inf. Model. 46 (2006) 221. / GAMESS-USではPIEと呼ばれる.

フラグメント間相互作用エネルギー（IFIE）
 FMO-HF法の全エネルギーEと全電子密度rの計算式
E   EIJ  ( N f  2) EI
I J

I

r (r)   r IJ (r)  ( N f  2) r I (r)I JI

Nf: フラグメント（モノマー）の個数
EI: モノマーのエネルギー, EIJ: ダイマーのエネルギー
rI: モノマーの電子密度, rIJ: ダイマーの電子密度

 FMO-HF法の全エネルギーEを書き換えると、全エネルギーをフ~ラグメント間相互作用エネルギーDEIJ、モノマーのエネルギーEIから周囲のフラグメントとの静電相互作用エネルギーを除いたエネルギーE’Iの和で表せる。
 電子相関エネルギーの補正は加成的に行えばよい。
~

E   DEIJ   E ' I
I J

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I

IFIE解析 ⇒ 対象系内部の詳細情報(Inter-Fragment Interaction Energy)

7

FMO計算のためのプログラム◇GAMESS-US [米国Gordonグループ]； Fedorov、Gordon、北浦ら
GAUSSIANに抗し得る有力なフリーソフト、世界規模 (Fortran)⇒ 様々な機能をFMO化、多彩な計算、GDDI並列◇ABINIT-MP； 望月、中野ら
実用機能は十分、東大系PJ・CREST-PJなどで開発 (Fortran)⇒ IOレス、MPI、OpenMP/MPI混成並列、スパコンと好相性
2階層の並列処理で計算資源を有効利用◇PAICS； 石川
FMO-MP2(RI)に特化 (C)Target system⇒ MPI並列
Fragment momer
Parallelized by fragment
indices◇OpenFMO； 稲富、鬼頭ら
FMO-HF (C)⇒ 超並列指向 Parallelized by integral
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indices(or dimer)

Processor group8

Ref.; “The ABINIT-MP program”, Y. Mochizuki et al. in “Recent Advances of the Fragment Molecular Method” (Springer, 2021).

ABINIT-MPの主な機能 （オープンシリーズとして整備中）
・エネルギー→ FMO4： HF, MP2→ FMO2： HF～CCSD(T), LRD→ FMO2: CIS/CIS(D), GF2・エネルギー微分→ FMO4： HF, MP2→ FMO2： MP2構造最適化, MD・その他機能→ SCIFIE, PB, sp2-BDA, α(ω)→ 電子密度生成, CAFI, FILM
・並列化環境（PC~スパコン）→ MPI, OpenMP/MPI混成→ 最深部はBLAS処理
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http://www.cenav.org/abinit-mp-open_ver-2-rev-8/

Open Ver. 1 （ポスト「京」のPJで整備）・Rev. 5 (2016年12月)
・Rev. 10 (2018年2月)・Rev. 15 (2019年3月)・Rev. 22 (2020年6月)；当面は併存
Open Ver. 2 （「富岳」の時代に移行）
・Rev. 4 (2021年9月)
・Rev. 8 (2023年8月)（注記： Ver. 2系では、BioStation Viewer
へのデータファイルの書出しを廃止した）

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FMOの主たる計算◇FMO-HF（Hartree-Fock/SCF）
環境静電ポテンシャル（ESP）印加条件で占有分子軌道を最適化⇒ モノマー段階ではSCC（自己無撞着電荷）条件まで反復⇒ ダイマー段階は反復なしで処理⇒ 基底関数の2電子積分の生成とFock行列の構築⇒ ESP計算の近似処理、遠隔モノマー対の簡易計算アリ◇FMO-MP2（2nd-order Møller-Plesset）
電子相関補正の基本、相互作用エネルギーの定量性を向上⇒ 2電子積分の添字変換 （基底関数→分子軌道）⇒ DGEMMで処理可能◇FMO-MP3（3rd-order Møller-Plesset ）MP2より精度が改善、演算量とメモリ要求は大きく増加⇒ テンソル量の縮約、DGEMM処理を多用
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Ref.; T. Nakano et al., Chem. Phys. Lett. 318 (2000) 684. & T. Nakano et al., Chem. Phys. Lett. 351 (2002) 475.

基本のHF計算F x C x  S x Cxε x⇔ HFの一般化固有値問題 （要反復計算）

Fx  H x  Gx

x
core xH 
 H 
 Vx   Bk   k  k KKVx   u 
 v



Kx

k

K
v
  PK   Ku    Z A r  A  

 K

AK

⇔ 1電子部分の修飾⇔ 環境静電ポテンシャル（ESP)

1


x
G
  Px         
2


 x

occ

P  2 C i C i*i 1

⇔ 2電子部分 O（N4）（並列処理）

高速化のための幾つかの工夫
VL   (P L S L )  (  ,  )for Rmin ( X , L)  Laoc

⇔ ESP-AOC近似 （実用精度高し）

VL    QA r  A  

for Rmin ( X , L)  L ptc

QA   (P L S L )  ⇔ ESP-PTC近似 （速い）

L

AL





 A





I
J
E ' IJ  E ' I  E ' J Tr P I u J  Tr P J u I    P
P(  |  ) I  J⇔ Dimer-ES近似 （HF計算無）種々の工夫により、FMO2の計算コストのシステムサイズ依存性は2乗より低い
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Ref.; S. Obara et al., J. Chem. Phys. 84 (1986) 3963.

2電子積分の生成について・ 小原のVertical Recurrence Relation (VRR)がベース
・ ジェネレータでF90コード群を自動生成 （{s, p, d}関数では34=81種）

・ Gauss型関数の角運動量の昇降を利用
・ 並列化は短縮シェルの対のループで

Gijk : (r )  Nx i y k z l exp(r 2 )2024/3/11

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FMO-HF計算の流れ
分子をフラグメントに分割し、電子を割り当てる

モノマーの段階で自己無撞着電荷を課すのが特徴

モノマーの初期電子密度を計算する与えられた電子密度を用いて、周囲のモノマーによる環境静電ポテンシャル下での、モノマーのエネルギーと電子密度を計算するNo与えられた電子密度と得られた電子密度の差が閾値よりも小さい

モノマー

Yes
収束したモノマーの電子密度(Self-Consistent Charge; SCC)を用いて、周囲のモノマーによる環境静電ポテンシャル下での、ダイマーのエネルギーと電子密度を計算する
分子の全エネルギーおよび全電子密度を計算

ダイマー
2024/3/1113

摂動論による電子相関の導入
揺動ポテンシャルが摂動

2次摂動(MP2) の相関： 占有軌道iとjの電子対が“衝突”して非占有軌道aとbに“散乱”
a

b

⇔
i

⇔

E MP 2 jij || ab ab || ij
1
4 ijab  i   j   a   b（分子は電子間の反発積分の積、分母は軌道エネルギーの差）（電子対の相互作用）

3次摂動(MP3) の相関： 電子対間の相互作用も3通りで追加的に考慮して補正⇔

E

E・ MP3の方がMP2よりも縮約が複雑
・ 空間軌道の式に落として実装
・ DGEMM処理を上手く利用する

MP 3(Term1)

MP 3(Term 2 )ij || ab ab || cd cd || ij
1 
8 ijabcd ( i   j   a   b )( i   j   c   d )ij || ab ab || kl kl || ij1
 
8 ijklab ( i   j   a   b )( k   l   a   b )E MP 3(Term3)  
ijkabc2024/3/11

ij || ab kb || cj ac || ik( i   j   a   b )( i   k   a   c )14

1st Refs.; Y. Mochizuki et al., Chem. Phys. Lett. 396 (2004) 473. & Y. Mochizuki et al., Theor. Chem. Acc. 112 (2004) 442.
2nd Ref.; Y. Mochizuki et al., Chem. Phys. Lett. 457 (2008) 396.

MP2計算の基本アルゴリズム2種： 形式的にN5MP2相関エネルギー補正
Loop over i-batch [parallelizable when needed]
Loop over  [to be parallelized for worker processes]
Loop over 
Generate (,[]) list [canonical relation for ]
Do 1/4 transformation of →i [screening & DAXPY]Do 2/4 transformation of →a [DDOT]
Do 3/4 transformation of →j [screening & DAXPY]End of loop over 
Do 4/4 transformation for →b [screening & DAXPY]End of loop over  [“all-reduce” must be done for (ia|jb)]
Calculate partial MP2 energy
End of loop over i-batch(ia | jb)2(ia | jb)  (ib | ja )
i   j  a  b
ijab

EMP2  

添字の変換： 4N5コスト




(ia | jb)   Cb   Cj   Ca   Ci (  |  )   
 

 

 
  


Loop over ij-batch ! size depending on available memory
Loop over  ! to be parallelized
Loop over 
Preparing (|) ! for canonical -pair
Forming (i|) ! DGEMM, fixed , running over 
Forming (ia|) ! DGEMM, fixed , running over 
Forming (ia|j) ! DGEMM, fixed , direct-product for fixed End of loop over 
Forming (ia|jb) ! DGEMM, direct-product for fixed End of loop over  ! all-reduce operation as barrier
Calculate partial MP2 energy with respect to ij-batch
End of loop over ij-batch
2024/3/11【第一版】
・ DAXPYとDDOTを使い、閾値判断を優先・ 実効的演算数を下げる方針、
15年程前のチップでは有効【第二版】
・ DGEMMの高性能に期待【現在：混成型がデフォルト】
・ スカラ型のCPUでもステップ2とステップ4はDGEMMで

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MP3 Ref.; Y. Mochizuki et al., Chem. Phys. Lett. 493 (2010) 346. / MP2.5 Ref.; M. Pitonal et al., Chem. Phys. Chem. 10 (2009) 282.

3次摂動論（MP3）による相関エネルギー補正
・ MP2に無い電子対間の相互作用を考慮
・ OpenMP/MPI混成並列を前提に実装
・ メモリ要求はMP2より増加、O(N6)コスト
・ 縮約/変換処理にはDGEMMを多用
・ MP2.5スケーリングを推奨(ia | jb)(ik | jl )[2(ka | lb)  (kb | la)]ijklab ( i   j   a   b )( k   l   a   b )E MP 3( 2 p4 h )  (ia | jb)(ac | bd )[2(ic | jd )  (id | jc)]
ijabcd ( i   j   a   b )( i   j   c   d )E MP 3( 4 p2 h )  [2(ia | jb)  (ij | ab)][2(kc | ia)  (ka | ic)][2(kc | jb)  (kb | jc)]
( i   j   a   b )( i   k   a   c )ijkabc

E MP 3(3 p3h )1  E2024/3/11

MP 3( 3 p 3h )2(ij | ab)(ka | ic)(kb | jc) 3 
ijkabc ( i   j   a   b )( i   k   a   c )和の添字は6つ

16

MP3計算のループ （ijバッチとkバッチの2重構造）
・ メモリが少ないとバッチ数が増える
・ 残念ながら「京」では使えなかった

Loop over ij-batch ! size depending on available memory
Loop over  ! parallelized
Form {(ia|jb), (ij|ab), (ik|jl)} ! 1st-4th quarter transformations
End of loop over 
Calculate partial MP2 energy ! parallelized for ij
Prepare half-backtransformed 1st-order amplitude ! parallelized for ij
Perform EEO processing for “2h-4p” contribution ! parallelized for 
Calculate partial “2h-4p” energy ! parallelized for ij
Loop over k-batch ! size depending on available memory
Loop over  ! parallelized
Form (kc|ld) ! 1st-4th quarter transformations
End of loop over 
Calculate partial “4h-2p” and “3h-3p” energies ! parallelized for ij
End of loop over k-batch
End of loop over ij-batch
Sum up “2h-4p”, “4h-2p” and “3h-3p” energies for final MP3 energy 2(ic | jd )  (id | jc)   
(ia | jb)
MP 3( 4 p  2 h )



E
 
(ac | bd )
 ab  i   j   a   b  cd







ij
i
j
c
d




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tijcd

t
ij

Fock行列的処理で(ac|bd)構築を回避 17

「富岳」の新型コロナ特別PJ（2020年度）

2024/3/11

18

松岡先生のSS研の2020年の公開シンポジウムのPDF資料より引用.

試行的運用の「富岳」を使った特別PJ

2024/3/11

19

メインプロテアーゼ（Mpro）と阻害剤
メインプロテアーゼは増殖に関わる

N3

SARS-Cov-2 Mpro (6LU7)

Nelfinavir
HIV-1 Protease (3EL5)EC50(μM)

Lopinavir
HIV-1 Protease (6DJ1)

Nelfinavir

Lopinavir

1.13

5.73

2024/3/11 bioRxiv (2020), https://doi.org/10.1101/2020.04.06.026476

Nelfinavir-Mpro系の全体図

20Refs.; R. Hatada et al., Appl. Phys. Express 14 (2021) 027003. & S. Tanaka et al., J. Phys. Chem. B 125 (2021) 6501.

【Ver. 1 Rev. 22】

Mpro＋N3阻害剤の統計的相互作用解析
395フラグメント（タンパク質：306）

古典MDで1000構造をサンプルしてFMO-MP2/6-31G*(PR)レベルで計算
MD

IFIE (kcal/mol)

Cryst.

統計的相互作用解析の重要性が顕在化
2024/3/11

Residues

1構造あたり0.6時間 @ 「富岳」192ノード / 一斉投入で5時間で処理

21

下記のタイミングはVer. 1 Rev. 22を使った2020年9月当時の測定結果.

【富岳＆OFP】

FMO-MP2/6-31G*ジョブのスケーリング
6LU7 - FMO2-MP2/6-31G* - Elapsed timeXeon(Gold6248)x2

Oakforest-PACS(compact,cache)

FugakuElapsed time [sec.]

100000

10000
Xeon; 40 cores
OFP; up to 4608 cores
Fugaku; up to 18432 cores
1000

September 2020
100

10

100

1000
# hardware threads

10000

100000・ PDB ID: 6LU7 = SARS-CoV-2 Mpro + N3 ligand の系
・ MP2の積分変換は全てDGEMMで実行
・ Dimer-ESのCMM近似は (>5のリージョンで使用)
・ 「富岳」はOakforest-PACSよりも2.8倍ほど速い
2024/3/11

22

スパイクタンパク質
SARS-CoV-2

拡大

RBD→ヒト受容体に結合【感染の仕組み】
スパイクタンパク質のReceptor Binding Domain (RBD)ヒトのAngiotensin Converting Enzyme 2 (ACE2)
以上の2つのタンパク質同士が相互作用することで感染

RBDに変異が起きている「変異ウイルス」は、ACE2との結合形態が野生型のSARS-CoV-2と異なっている可能性がある
2024/3/11

スパイク(S)

脂質二重膜(E)23

クローズ構造とオープン構造
注：糖鎖は削除

S-タンパク質をRBD側から見た図

closed構造 (6VXX)
Chain AS-タンパク質を横から見た図

open構造 (6VYB)
Chain B

Chain C

closed構造 (6VXX)

open構造 (6VYB)

色が濃い領域は各ChainにおけるRBD (Thr333-Pro527) 領域

S-タンパク質は1.1千残基のタンパク質鎖の3量体で構成
Closed構造はすべてのRBD領域が閉じている構造open構造はB (RBD) のみが開いた構造
2024/3/1124

【Ver. 1 Rev. 22】

Ref.; K. Akisawa et al., RSC Adv. 11 (2021) 3272,

クローズ型(6VXX)のタイミング
3.3千残基（フラグメント）=====================## TIME PROFILE=====================

FMO-MP2/cc-pVDZ

Elapsed time: Monomer SCF=
Elapsed time: Monomer MP2=
Elapsed time: Monomer (Total) =Elapsed time: Dimer ES=
Elapsed time: Dimer SCF=
Elapsed time: Dimer MP2=
Elapsed time: Dimer (Total) =Elapsed time: FMO (Total)=

3892.7 seconds
27.7 seconds
3965.3 seconds
282.4 seconds
838.0 seconds
473.1 seconds
2001.4 seconds
5966.6 seconds*** Write check point file (CPF) open1.0 rev10) ***WriteGeom = 6vxx_nonag-min0430_50k-mp2-ccpvdz.cpf
Write coordinate data: done## Time profile

THREADS (FRAGMENT)

2024/3/11

FMO-MP3/cc-pVDZ

Elapsed time: Monomer SCF=
Elapsed time: Monomer MP3=
Elapsed time: Monomer (Total) =Elapsed time: Dimer ES=
Elapsed time: Dimer SCF=
Elapsed time: Dimer MP3=
Elapsed time: Dimer (Total) =Elapsed time: FMO (Total)=

3885.7 seconds
280.6 seconds
4211.3 seconds
296.1 seconds
763.6 seconds
5701.6 seconds
7907.9 seconds
12119.1 seconds*** Write check point file (CPF) open1.0 rev10) ***WriteGeom = 6vxx_nonag-min0430_50k-mp3-ccpvdz.cpf
Write coordinate data: done## Time profile

Number of cores (total)=
Number of cores (fragment) =Total time ======================## TIME PROFILE=====================

=

3072
1

Number of cores (total)=
Number of cores (fragment) =48

6135.0 seconds

THREADS (FRAGMENT)

1.7時間

Total time =

=

3072
1
48

12291.0 seconds

・ 総計では8ラックで3072プロセス×48スレッド、147,456コアを使用した超並列計算
・ 1ノード/フラグメント条件で実行、エネルギー成分分析(PIEDA)はオン、CPF書き込み
・ MP2ジョブではモノマーSCF(HF)段階がジョブ時間の半分以上を占める
・ FMO-MP2に比してFMO-MP3の相対コストは2倍で済む → スパコン利用のメリット
・ Dimer-ESは連続多重極展開で近似 → 未使用では計算は不可

3.4時間
May 2020

25

スパイクタンパク質の相互作用エネルギーの可視化
MP2.5/cc-pVDZレベル

Closed (6VXX)Open (6VYB)

Chain-Bから見た図
可視化はBioStation Viewerを64GBメモリのPCで利用して実行

2024/3/11

Ver. 1 Rev. 22の「限界」から液滴モデルでは扱えなかった…

26

高速化と大規模系への対応（Ver. 1系からVer. 2系へ）
「計算工学ナビ」での記載
https://www.cenav.org/abinit-mp-open_ver-1-rev-22/
https://www.cenav.org/abinit-mp-open_ver-2-rev-4/
https://www.cenav.org/abinit-mp-open_ver-2-rev-8/

2024/3/1127

2020年度の「富岳」の利用で認識したポイント■Ver. 1 Rev. 22からの改良の必要性
・高速化と大規模化⇒ 多数のサンプル構造の扱い （Ver. 1 Rev. 22に比して数倍を目標）⇒ 大型の液滴モデルの扱い （水を含めて数万フラグメントを視野）
・HPCI拠点のスパコン⇒ 「富岳」を頂点とする富士通A64FX系⇒ Intel Xeon、NEC SX-Aurora TSUBASA、AMD EPYCなども・BioStation Viewerの可視化解析の「放棄」⇒ 数千フラグメント系は「フツーのPC」では利用不可⇒ 可視化用の配列を全削除 （フラグメント数の自乗性で複数で存在）⇒ 多数構造による統計的な相互作用解析が常態化⇒ Pythonスクリプトやライブラリでの準自動処理 （属人性の排除）■新しい開発体制
・HPCの計算機科学の専門家とのコラボレーション （名大の片桐先生G）⇒ 性能評価やチューニングの強化
・応用計算ではMDの専門家との共同作業 （慶應大の泰岡先生G）⇒ 液滴モデルの調製の迅速化
2024/3/11

28

積分ルーチン群は小原の漸化式アルゴリズムに基づいてジェネレータによって自動生成されている。

A64FX向けの高速化■2電子積分の生成
・ {SSSS, PSSS, SPSS, SSPS, SSSP, PPSS, PSPS, PSSP, SPPS, SPSP, SSPP, DSSS,
SDSS, SSDS, SSSD}の積分タイプを（手動で）SIMD化・ OCL指示詞の追加
・ コンパイラオプション：-O3 -Knosimd -Kocl
・ 改良の効果は20～30%程度 （Ver. 2 Rev. 4に反映）
・ レジスタスピル対策でループ分割 （Ver. 2 Rev. 8）
・ モノマー段階での積分のインコアバッファリングも実装 （Ver. 2 Rev. 8）■Fock行列の構築
・ 添字同値性を(1/2)n (n=1,2,3)で反映
・ 改良の効果は30%程度 （Ver. 2 Rev. 8）■その他の改良
・ 通信量の削減
・ 「無駄なプリント出力」の抑制オプション（logファイルが1千万行になることも…）
・ モノマーSCC反復の外挿法の改良
2024/3/11

do p=ixi1,ixi2
do q=ixj1,ixj2
do r=ixk1,ixk2
do s=ixl1,ixl2
ix=ix+1
val = sint(ix)if((abs(val) <= tv)) cycle
fock(q,p)=fock(q,p)+dc(s,r)*val*2.d0！クーロン項
fock(s,r)=fock(s,r)+dc(q,p)*val*2.d0
fock(r,p)=fock(r,p)-dc(s,q)*val*0.5d0！交換項
fock(s,p)=fock(s,p)-dc(r,q)*val*0.5d0
fock(r,q)=fock(r,q)-dc(s,p)*val*0.5d0
fock(s,q)=fock(s,q)-dc(r,p)*val*0.5d0
end doend doend doend do29

2021年9月16日リリース版 - http://www.cenav.org/abinit-mp-open_ver-2-rev-4/

Ver. 2 Rev. 4での速度向上の一例
スパイクタンパク質

6VXX / FMO-MP2/6-31G* / Benchmark 8 racks @ Fugaku
Ver. 1 Rev. 22

Ver. 2 Rev. 4=====================## TIME PROFILE==========================================## TIME PROFILE=====================

Elapsed time: Monomer SCF=
Elapsed time: Monomer MP2=
Elapsed time: Monomer (Total) =Elapsed time: Dimer ES=
Elapsed time: Dimer SCF=
Elapsed time: Dimer MP2=
Elapsed time: Dimer (Total) =Elapsed time: FMO (Total)=## Time profile

Total time =Elapsed time: Monomer SCF=
Elapsed time: Monomer MP2=
Elapsed time: Monomer (Total) =Elapsed time: Dimer ES=
Elapsed time: Dimer SCF=
Elapsed time: Dimer MP2=
Elapsed time: Dimer (Total) =Elapsed time: FMO (Total)=

1801.6 seconds
14.2 seconds
1839.1 seconds
314.2 seconds
335.7 seconds
294.6 seconds
1188.5 seconds
3027.7 seconds## Time profile

Number of cores (total)=
Number of cores (fragment) =THREADS (FRAGMENT)

2028.7 seconds
15.0 seconds
2068.6 seconds
353.9 seconds
362.4 seconds
302.6 seconds
1603.4 seconds
3672.1 seconds

=

3072
1

48

3759.3 seconds

Number of cores (total)=
Number of cores (fragment) =THREADS (FRAGMENT)

Total time =

=

3072
1

48

3090.8 seconds

・ Ver. 2 Rev. 4はA64FX向け積分のSIMD化、「不要配列」の整理などを反映済み
・ 対Ver. 1 Rev.22で1.2倍の加速 （cc-pVDZ； 8769.9秒→6356.6秒で1.4倍）
2024/3/11

30

Ref.; 望月ら, J. Comp. Chem. Jpn. 20 (2021) 132.

Ver. 2 Rev. 4での超大規模系への対応例
従前の2倍の系が計算可能に

・インフルHA+Fab抗体×2（PDB id: 1KEN）の水和モデル
・フラグメント総数は11307、水と対イオンを含む
・「不老」の1ラック、FMO-MP2/cc-pVDZは9.2時間で完走
・「富岳」の8ラック、FMO-MP3/cc-pVDZは6.7時間で完走
・FMO-MP2ではモノマーSCCが半分弱のコスト ⇒ 要対応
・水クラスターでは2万フラグメントのMP2ジョブも完走確認=====================## TIME PROFILE==========================================## TIME PROFILE=====================
Elapsed time: Monomer SCF=
Elapsed time: Monomer MP2=
Elapsed time: Monomer (Total) =Elapsed time: Dimer ES=
Elapsed time: Dimer SCF=
Elapsed time: Dimer MP2=
Elapsed time: Dimer (Total) =Elapsed time: FMO (Total)=

14546.6 seconds
32.5 seconds
14741.5 seconds
4021.8 seconds
7215.9 seconds
2492.4 seconds
18240.6 seconds
32982.1 seconds

Elapsed time: Monomer SCF=
Elapsed time: Monomer MP3=
Elapsed time: Monomer (Total) =Elapsed time: Dimer ES=
Elapsed time: Dimer SCF=
Elapsed time: Dimer MP3=
Elapsed time: Dimer (Total) =Elapsed time: FMO (Total)=## Time profile## Time profile
Number of cores (total)=
Number of cores (fragment) =384
1

Number of cores (total)=
Number of cores (fragment) =THREADS (FRAGMENT)48

THREADS (FRAGMENT)

Total time =2024/3/11

7114.0 seconds
343.1 seconds
7532.4 seconds
534.8 seconds
891.4 seconds
4265.7 seconds
16306.3 seconds
23838.7 seconds=

Total time =33120.9 seconds「不老」-2021年6月時点

=

3072
1
48

24203.2 seconds「富岳」-2021年9月時点31Ver. 2 Rev. 8での高速化の例
HIV-protease + Lopinavir = 203 frag.
「不老」 Type I上Timing of FMO-MP2/cc-pVDZ job (24 threads / 204 process).
Timing in second

V1 R22

V2 R4

V2 R8

Elapsed time: Monomer SCF

864.9

617.8

387.4

Elapsed time: Monomer MP2

21.6

20.1

18.3

Elapsed time: Monomer (Total)

890.9

642.2

410.0

Elapsed time: Dimer ES

198.0

204.5

178.6

Elapsed time: Dimer SCF

421.8

344.0

260.8

Elapsed time: Dimer MP2

354.1

344.2

344.4

Elapsed time: Dimer (Total)

1205.61091.7

909.8

Elapsed time: FMO (Total)

2096.51733.91319.8

Total time

2101.41737.21323.2

Relative Acceleration

1.0

1.2

1.6

・ 積分の高速化が奏功 （ダイマーSCFでも有効）
・ モノマーSCC段階での積分バッファリングも効果的
・ ダイマーES近似も若干の高速化

Ver. 2 Rev. 8は「富岳」では2024年1月から利用可能（Spack）
2024/3/11

32

スパイクタンパク質の水和モデルの扱い
top view

PDB-ID=6XLU

side view

水粒子非表示・液滴モデルの総数1.8万フラグメントを水のクラスタリングスクリプトで1万弱に低減
・糖鎖部分も考慮、Glnとの結合もスクリプトで切断
・FMO-MP2/6-31G*ジョブ、8ラック（3072ノード）で約2時間で完走
・現時点で世界最大規模のFMO計算、100サンプル構造は済み
2024/3/1133

「富岳」でのMM-MDシミュレーションにはGROMACSを利用.

MD軌跡からの多構造サンプルの一括処理「富岳」利用 {hp210026, hp220025, hp230017}； “新規感染症のための計算科学的解析環境の整備”* MD由来の多サンプルの液滴構造の扱い* 新型コロナウイルスのRBD-ACE2系* インフルエンザウイルスのHA(3)-Fab系* 処理は準自動的、解析もスクリプト処理

2024/3/11

34

リリース状況のまとめ（2023年秋時点）◇Ver. 1系の最終リリース版はRev. 22 （2020年６月）
f関数のサポート （直交10成分のみ）
MFMOによる指定領域のみでのMP2&MP3計算加速されたPIEDA （「富岳」の新型コロナPJの中で改良）◇「富岳」時代でVer. 1からVer. 2へ移行 - Open Ver. 2 Rev. 4 （2021年9月）
単一構造サンプルでの可視化的解析の「限界」
統計的な相互作用解析の重要性 （MDベースで百～千サンプル構造を対象）
大規模系の扱いの必要性 （タンパク質の液滴モデルは数万フラグメントに）可視化ツールによる解析を「諦め」 （ダンプ用データがメモリを圧迫）
HPC分野の専門家とコラボしての高速化 （特に「富岳」などのA64FX向け）
基本のMP2計算ではVer. 1 Rev. 22比で1.2～1.4倍の加速◇最新リリース版 - Open Ver. 2 Rev. 8 （2023年8月）
PIEDA機能の強化 （分散力寄与の区別、静電相互作用のRESP評価）
MFMOでの励起エネルギーとイオン化エネルギーの算定
MP2計算はVer. 1 Rev. 22比で1.5～2倍の加速
2万フラグメントの液滴モデルの扱い （「富岳」では多サンプル処理が可能）
2024/3/11

35

HPCI拠点でのライブラリ整備（2024年1月時点）
赤:A64FX, 緑:SX-Aurora TSUBASA, 紫:Xeon■登録サイトと版
・北大「Grand Chariot」： Ver. 1 Rev. 22 & Ver. 2 Rev. 4
・東北大「AOBA-A/S」： Ver. 1 Rev. 22 & Ver. 2 Rev. 4 (Vectorized version)
・東大「Wisteria / Odyssey & Aquarius」： Ver. 1 Rev. 22 & Ver. 2 Rev. 4
・分子研「RCCS」： Ver. 1 Rev. 22 & Ver. 2 Rev. 4
・名大「不老 / Type I & II」： Ver. 1 Rev. 22 & Ver. 2 Rev. 4 & Ver. 2 Rev. 8
・京大「Camphor」: Ver. 1 Rev. 22 & Ver. 2 Rev. 8
・阪大「SQUID」： Ver. 1 Rev. 22 (Vectorized version)
・R-CCS「富岳」： Ver. 1 Rev. 22 & Ver. 2 Rev. 4 & Ver. 2 Rev. 8
・計算科学振興財団「FOCUSスパコン」： Ver. 1 Rev. 22 & Ver. 2 Rev. 4
・九大「ITO Subsystem-A」： Ver. 1 Rev. 22 & Ver. 2 Rev. 4 (to be replaced)・東工大「TSUBAME4.0」：2024 1Q (scheduled)

・ Ver. 1 Rev. 22はBioStation Viewerとの関係で当面は併存
・ Ver. 2 Rev. 8も2024年度内に随時整備の予定
・ HPCI拠点のスパコン機種更新に応じた対応も適宜行う方針
2024/3/11

36

「富岳」のOnDemand(Beta)に登録済
https://www.hpci-office.jp/for_users/appli_software#openondemand

2024/3/11

37

SX-Aurora TSUBASAへの対応（NECとのコラボレーション）

2024/3/11

38

SX-Aurora TSUBASA (SX-AT)
東北大 AOBA-A

2024/3/11

東北大 AOBA-S

・ VE30でコア数は8から16に倍増
・ メモリも48GBから96GBに倍化
・ メモリバンド幅は1.6倍
・ L3キャッシュに新規増設も改善

39

FMO-MP2 (vectorized) Ref.; Y. Mochizuki et al., Chem. Phys. Lett. 457 (2008) 396.

SX-ATでのMP2の評価
東北大 AOBA-S
6LU7のFMO-MP2/6-31G*ジョブ / Ver. 2 Rev. 4のベクトル化対応版

計測は加藤氏（NEC）
2024/3/11

・ 同一VE数ではVE30はVE20の1.7倍高速・ 同一プロセス数では1.1倍の改善
・ L3キャッシュの効果
・ Ver. 2 Rev. 4のベクトル化版を導入予定

NP=4条件40

SX-ATでのMP2とMP3の比較
HW

MethodVE20B 64 VE

VE30A 64 VE

MemoryTotal time[s]GFLOPS 演算量[TFLOP]

MP3

40000

2,852.6

12,307.4

35,108.0

46.8

MP2

40000

1,019.5

6,266.1

6,388.3

46.3

MP3

40000

1,742.7

20,169.6

35,149.6

92.3

MP2

40000

477.0

13,478.2

6,429.1

91.4

3,000

2,852.6

・MP3では演算量が約6倍・MP2からのコスト増は約3倍

2,500
Total time[s]メモリ[GB/VE]

2,000

1,742.7

1,500
1,019.5

1,000

477.0

500
0
MP3

Method

計測は加藤氏（NEC）
2024/3/11

MP2

VE20B 64 VE

VE30A 64 VE

41

粗視化シミュレーションとの接続（JSOLとのコラボレーション）

2024/3/11

42

FMOでは、対象系をフラグメントに分割して計算し、結果としてフラグメント間の相互作用エネルギーが得られる.

各スケールの分子シミュレーション◇量子化学 (FMO)◇分子動力学◇粗視化シミュレーション

相互作用[電子状態の計算]
・タンパク質とリガンドの相互作用
・結晶中の分子間相互作用Å単位2024/3/11[原子単位の運動]
・結晶のパッキング
・弾性率(応力-ひずみ)・ガラス転移点の挙動
数nm単位[原子集団単位の運動]・長時間の運動・リポソームの融合
・ポリマーの相分離
数10～100nm単位

・粗視化粒子間の有効相互作用パラメータをFMOを使って算出
・そのパラメータで散逸粒子動力学シミュレーションを行う

43

Ref.; K. Okuwaki et al., J. Phys. Chem. B, 122 (2018) 338. & 奥脇ら, J. Comp. Chem. Jpn., 17 (2018) 102.

FMO計算に基づくパラメータ算定のワークフロー◆配置生成からパラメータ算出処理までの自動化
配置生成モジュール
・構造作成
・ペア配置生成

ペア座標リスト（各2000配置）

ABINIT-MP
FMOの相互作用
エネルギーリスト

配向情報の取得
配向リスト

Metropolis MC

ペア間平均相互作用(Eij )異方性の指標(Sf )Z（配位数）

𝝌(ZΔE×Sf/RT)◆異方性の指標(Sf )の導入：
・特定の配向で強い相互作用を示す系：平均相互作用を過大評価
・MC法採用配置の配向の偏りから相互作用をスケーリング⇒単純な二成分系の相転移臨界温度が実験と良好な一致
2024/3/11

ワークフローを汎用システム化してリリース （名称はFCEWS)

44

FMOによる算定値の検証◇温度上昇： 𝜒が減少（一般的に） →相溶しやすく
臨界点（相が分離しなくなる閾値）の温度Tc： 実験と比較

4.0
3.0

χ

1
1 2 𝑛𝑎 , 𝑛𝑏 ＝各成分の重合度
(
+
)
臨界点𝜒
ポリマー分子量（Mw)
𝑛𝑎
𝑛𝑏
重合度：
( χc ) χ𝑐 =セグメント分子量2
Hexane Nitrobenzene

𝜒𝑐 exptl. FMO
2.0 293286-1.0𝜒𝑐 exptl. FMO
22700 0.57292
328
285000 0.52319
346
6000000 0.50
329
354

Tc

Temp

Polyisoprene –Polystyrene
Mw

Tc(K)
Mw

1.0
0.0

Diisobutyl ketone Polyisobutylene

Tc(K)

2.0

pip

ps

Tc(K)

𝜒𝑐

exptl. FMO

255
420
420
489
※理論値が実験値と非対応
1000
2000
2700
2700

1000
0.34
2700 ※0.15
2100
0.15
2700
0.12

243
329
408
448

実験値を10%程の誤差で再現2024/3/11

45

Ref.; K. Okuwaki et al., Jpn. J. Appl. Phys. 62 (2023) 090902.

リバースマッピング◇DPDの粗視化構造を再原子化し、FMO計算を行うスキームを確立 （DSRMS）

DPD結果（約1000粒子）

2024/3/11

アフィン変換（体積拡大）

MDによる緩和（NPT）

原子化（約10000原子）FMO(IFIE解析)

46

Ref.; H. Doi et al., Jpn. J. Appl. Phys. 62 (2023) 070901.

機械学習によるχパラメータ算定の効率化■pre_fcews
・FCEWSを用いた𝜒パラメータ算定において、FMO計算の実行回数を減らすべく作成されたワークフローシステム
・2,000構造のうちの一部のFMO計算の結果を教師データとし、その他の構造の相互作用エネルギーの予測を行う⇒ 得られたエネルギー予測値を利用して𝜒の算定を行う

2024/3/11

47

χパラメータ算定に「富岳」の計算力を活用■圧倒的な計算力
・ セグメント対あたりで2千ショットのFMO計算も容易に
・ 多成分系の算定を小規模サーバで行うと数週間～月の時間に・ capacity computing文脈で大量ジョブをFCEWSで自動投入
・ 中規模系なら（待ち行列が短ければ）数日以内に完了、複数対象も平行処理■産学連携のhp210261-「富岳」機動的（一般）課題（2021年11月から1年間）
・ FCEWS開発元の立教大が主導/サポート、JSOLが幹事
・ 東レ、日本触媒、東洋紡、ブリヂストンが参加
・ 化学工学系企業でのFCEWSの知名度向上を期待
・ 月に一回程度Zoomで会合 （オンラインのメリットを実感）
・ 前半で慣れ/助走段階は終了、後半で各社が個別テーマに取り組み
・ FMOで求めたパラメータを使った DPDシミュレーションも推進■産学連携のhp230016-「富岳」産業課題（2023年度）
・ コミュニティの維持、慶應義塾大学の泰岡先生-荒井先生らが参画
・ 各社のテーマを推進、立教大はタンパク質用のパラメータ算定を実施
・ 後継のhp240013課題が採択済
2024/3/11

48

GPU対応2024/3/11

49

GPU対応の必要性と対応■背景・GPUスパコンの遍在化⇒ 「Wisteria」 Aquarius&Mercury、「不老」 Type II、Oakforest PACS-II...
⇒ 使われている分野はCG、AI、量子シミュレーション、MD…
・ポスト「富岳」⇒ 「アクセラレータ」の搭載は（ほぼ）確定
・MO系の計算もGPUに対応⇒ TeraChemは高名、GAMESS-USも対応（GPU化FMO専用コードも在り）■対応策
・ABINIT-MPも2電子積分生成などのGPU化が必要⇒ FMO-HF計算をまず改良⇒ MP2計算はDGEMM化で相対的には対応は容易と想定（?!）
・ABINIT-MP本体は巨大に過ぎる⇒ HF計算のみを切り出したミニアプリを作成⇒ NVIDIAの成瀬彰氏のチューニングで6-8倍の加速を確認
・ABINIT-MPのGPU化を検討中⇒ 積分ルーチン群の再構成（81種→21種へ低減）から着手
2024/3/11

50

ミニアプリの作成はFOCUSの坂倉耕太氏、GPU化の改造はNVIDIAの成瀬彰氏による.

ABINIT-MPのミニアプリ
2022年度下期の東大情基セの支援PJに参加

・ FMOなしでHF計算のみを実行
・ 2電子積分の性能評価とチューニング用・ ネームリストで積分タイプを使い分け可能→ ObaraはABINIT-MPと同じVRR法で軌道の組み合わせ毎のサブルーチン→ Obara-generalは汎用ループでの計算、最適化は特にされていない→ HGP-generalはHRR法での汎用ループ
での計算、最適化は未→ Obara-vectorはNEC SX向けにループ構造をベクトル計算用に変更してある・ Obara-vectorは、GPUでの処理に向く?!
・ 演算数的にはHRRにも可能性あり
・ コンパクトなルーチンで性能が出れば最良…
・ 4タイプでの評価をお願いできれば…
→ 筋のよさそうなものをチューニング
→ 基底関数は6-31G*が基本
2024/3/11&CNTRL
ReadGeom='adamantane.pdb'
eri_type=0 ! Obara! eri_type=1 ! Obara-general! eri_type=2 ! HGP-general! eri_type=3 ! Obara-vector! memory=4000/&SCF!maxscfcyc=10/&BASIS
BasisSet='6-31G*'! BasisSet='6-31G'! BasisSet=‘cc-pVDZ*'/

51

望月ら, J. Comp. Chem. Jpn. / DOI: 10.2477/jccj.2024-0001

ミニアプリのチューニング（NVIDIA成瀬彰氏）◇ 先ず、ABINIT-MPの通常の積分生成と同じ、小原・雑賀のVRR式のルーチン群を対象に→ 元は{x, y, z, w}={s, p, d}関数の組み合わせからsub_xyzwは81種類 （自動生成）◇ 多数の sub_xyzw をバッチ化して、GPU の多並列性を活用する→ 以下の理由から単純に全部をバッチ化すればいいわけではない・ sub_ssss：計算手順が簡単、一時配列数が少なく、そのサイズは小さい（レジスタ使用量：少）： データ並列性が高い (IJKL_ex が大きめ)
・ sub_dddd：計算手順が複雑、多数の一時配列が必要で、そのサイズは大きい（レジスタ使用量：多）： データ並列性が低い (IJKL_ex が小さい)→ 計算特性の近いものをまとめる（構造の改変）、OpenACC指示文の挿入→ Fock行列への加算も、バッチ化積分ルーチンの内部で実施 （メモリアクセス量削減）

・ 緑色が GPU 化の対象
・ “s3d1”等は4通りを含む
・ “s1d3”、“p3d1”、”p2d2”等はレジスタ要求量が多く、レジスタスピル発生
・ “p1d3”、“d4” は CPU 実行

2024/3/11

52

Phe-TrpとTrpでのミニアプリのテスト（HF）
東大Wisteria-Aquariusを使用

・ 下記の条件で再度実行(flat MPI)
export NNODES=1
export NGPUS=1
export NPROCS=8

・ Trp-Pheのテスト
6-31G (#Orb = 289, #SCF = 17) ; 27.9 s / 4.3 s → Acc = 6.5
6-31G* (#Orb = 451, #SCF = 18) ; 69.4 s / 10.8 s → Acc = 6.4
cc-pVDZ (#Orb = 520, #SCF = 19) ; 179.0 s / 21.8 s → Acc = 8.2
6-311G** (#Orb = 651, #SCF = 21) ; 257.4 s / 37.7 s → Acc = 6.8
・ Trpのテスト
6-31G (#Orb = 159, #SCF = 17) ; 8.4 s / 1.8 s → Acc = 4.7
6-31G* (#Orb = 249, #SCF = 18) ; 21.9 s / 3.6 s → Acc = 6.1
cc-pVDZ (#Orb = 285, #SCF = 17) ; 51.4 s / 6.2 s → Acc = 8.3
6-311G** (#Orb = 357, #SCF = 21) ; 76.4 s / 10.5 s → Acc = 7.3
・ GPUは「加速装置」としての価値アリ
2024/3/1153

量子計算との関係（シミュレータ利用）

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cuQuantumシミュレータの利用例
https://iopscience.iop.org/article/10.1088/2516-1075/acf909

・ 慶應大の杉﨑研司先生が主導の研究例
・ cuQuantumを「不老」 Type IIで使用
・ 片桐先生と大島先生も共著
・ Bの等電子系の2p(1/2)-2p(3/2)エネルギー・ 相対論的な計算（Lr98+まで）
・ 計算値の精度は十分・ GPUによる加速は42.7倍

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FMO計算の試行#1

https://arxiv.org/abs/2402.17993

・ 相関計算部分をUCCSD計算で置き換え
・ cuQuantumシミュレータでのGPU加速・ 実は通常のFMO-CCSD(T)より数万倍遅い…
・ size-consistencyやorbital-invarianceにも注意
・ 基礎研究の位置づけ（jh230001課題）
・ Ver. 2を準備中
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FMO計算の試行#2

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おわりに

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まとめ/今後■まとめ/現状
・Ver. 2 Rev. 8までリリース⇒ 従前のVer. 1 Rev. 22に比してFMO-MP2計算で1.5倍以上の高速化⇒ 2万フラグメントのタンパク質の液滴モデルの扱いが可能
・FMO計算の広がり⇒ 粗視化シミュレーションのパラメータ算定、量子シミュレータの試行的利用■今後（ネクスト「富岳」も意識）・実効数で4万フラグメントの扱いを目標⇒ フラグメント情報の分散保持⇒ 入力データ作成の支援と結果の集計と解析のためのスクリプト類の整備
・GPU対応⇒ FMO-MP2まで （2025年度上期を目標）
・開殻系の扱い⇒ ROHF/RMP2の実装 （スピン汚染の回避）
・機械学習の導入⇒ サロゲート化 （計算無し/低コスト計算から高コスト計算の結果を予測）
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ABINIT-MPによるFMO計算のロードマップ

2004年

2010年

2008年

2015年

2013年

2020年

核内受容体(ER)~300残基粗視化MD用結晶－ペプチド複合系
パラメータ
新型コロナウイルスインフルエンザHA
インフルエンザHA３量体~(SiO)-6残基-水和~数万サンプル
抗原抗体系~5300残基
2 250
抗原抗体系~1000残基
抗原抗体系~2400残基

mFruits
水和DNA
EGFR
インフルエンザNA
12塩基対＋2500wtr
チロシンキナーゼ タミフル~400残基

計算 MP2 CIS/CIS(D)
構造

PDB一点計算/
モデル埋戻し2024/3/11

分子固体
~千個単位

粗視化→原子復元構造~1万原子×サンプル数

MP3
CCSD(T) FMO4 Dimer-ES
CMM
CD

FMO-MD

解析 IFIE CAFI FILM
電荷、溶媒効果

リガンド水和10Å水和層MP2(p-opt)

FMO-DPDPIEDABSSE FMO4-IFIE
ESP/RESPLRDNPASCIFIESVD

PB(SA)

MD生成
多構造
統計/ML

大型液滴

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