GPUMD

GPU加速的分子动力学模拟和机器学习势能开发工具

GPUMD是一款在GPU上实现的高效分子动力学模拟工具。它支持神经进化势能(NEP)的训练和使用,提供热传导计算、光谱分解等功能。该工具性能高效,易于使用,适用于Linux和Windows系统。GPUMD提供丰富的教程、文档和相关Python包,便于进行大规模原子模拟和数据分析。

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介绍相关项目

abacus-develop - 先进的开源密度泛函理论计算软件包

ABACUSGithub分子动力学原子轨道密度泛函理论平面波开源项目

ABACUS（Atomic-orbital Based Ab-initio Computation at UStc）是一款开源的密度泛函理论计算软件包，适用于分子和材料模拟研究。它支持平面波和数值原子基组计算，提供LDA、GGA、meta-GGA和杂化泛函。ABACUS具备几何优化、从头算分子动力学模拟等功能，并包含DFT+U、范德华修正和隐式溶剂模型等先进特性。此外，ABACUS为机器学习辅助的DFT方法开发提供了基础设施。

neuralgcm - 结合机器学习与物理的大气模拟新方法

GithubNeuralGCM大气模型天气模拟开源项目机器学习气候模拟

NeuralGCM是一个Python库，用于构建结合机器学习和物理模型的大气模拟系统。这个开源项目为天气和气候模拟提供新方法，融合了物理模型的精确性和机器学习的灵活性。NeuralGCM旨在提升天气预报和气候研究的准确度，为大气科学研究者提供实用工具。该项目采用Apache 2.0许可证，支持学术研究和商业应用。

Graphormer - 优化分子科学中的AI研究和应用

Azure Quantum ElementsGithubGraphormer分子建模开源项目材料科学药物发现

Graphormer是一个深度学习包，用于加速分子科学中的AI研究和应用，如材料发现和药物发现。它支持PyG、DGL、OGB和OCP的数据接口，并采用fairseq框架。提供PCQM4M和PCQM4Mv2的预训练模型，特别适合大规模分子建模任务。优化的预训练版本可在Azure Quantum Elements上使用。

gpu.cpp - 简化跨平台GPU计算的轻量级库

C++库GPU计算GithubWGSLWebGPU开源项目跨平台

gpu.cpp是一个轻量级C++库，专注于通用原生GPU计算。它利用WebGPU规范作为可移植的低级GPU接口，支持在多种硬件上运行GPU代码。该库提供高效API，实现快速编译和运行周期，并最小化依赖。适用于GPU算法开发、神经网络实现、物理模拟等需要便携GPU计算的项目。gpu.cpp简化了个人设备上的GPU编程，让开发者能专注于算法实现。

torchani - 基于PyTorch的神经网络势能模型库实现高精度分子动力学模拟

GithubPyTorchTorchANI分子动力学开源项目机器学习神经网络

TorchANI是一个开源的PyTorch实现的ANI神经网络势能模型库。该项目提供高精度分子动力学模拟功能,支持ANI2x、ANI1x和ANI1ccx等多种模型参数。TorchANI具备易用API和GPU加速能力,可通过pip或conda安装。作为活跃维护的开源项目,TorchANI欢迎社区贡献。

datamol - 基于RDKit的高效分子处理Python库

GithubPython库RDKitdatamol分子处理化学信息学开源项目

datamol是一个基于RDKit的Python库，专为简化分子处理而设计。它提供简洁的API、高效的并行处理和现代IO支持，同时保持与RDKit的兼容性。通过良好的默认设置，datamol简化了分子标准化、构象生成和特征计算等任务，使分子操作更加便捷高效。该库支持远程路径读写多种格式文件，适用于大规模数据处理。datamol的设计理念是在RDKit基础上提供更简单的接口，同时保持性能和灵活性，使其成为分子信息学研究和开发的有力工具。

dpdata - Python工具包实现计算科学软件数据格式的灵活处理

DeePMD-kitGithubPython包dpdata开源项目数据格式计算科学

dpdata是一个面向计算科学软件的Python工具包，支持多种数据格式如DeePMD-kit、VASP和LAMMPS等。该工具包提供数据加载、操作和导出功能，可处理单帧和多帧系统数据，支持标记和非标记系统。dpdata具备丰富的数据访问和转换方法，同时支持原子系统的复制、扰动和替换，以及化学键和形式电荷的处理。

DI-hpc - 高性能计算组件加速强化学习算法

CUDADI-HPCGithubPyTorch开源项目强化学习算法加速

DI-HPC是一款专为强化学习算法设计的高性能计算组件，主要用于加速GAE、n-step TD和LSTM等常见模块。该组件支持前向和反向传播，适用于训练、数据收集和测试环节。DI-HPC兼容CUDA环境和多个PyTorch版本，提供简便的安装方式和性能测试工具。通过提升计算效率，DI-HPC为强化学习研究和开发提供了有力支持。

mujoco - 多关节动力学与接触仿真引擎支持机器人与生物力学研究

GithubMuJoCo仿真开源项目机器人学深度学习物理引擎

MuJoCo是一个开源的通用物理引擎,专注于多关节动力学和接触仿真。该项目由Google DeepMind维护,为机器人学、生物力学、计算机图形和机器学习等领域提供高性能模拟。MuJoCo提供C语言API、Python绑定和Unity插件,支持OpenGL交互式可视化。研究人员和开发者可利用MuJoCo模拟复杂结构与环境的交互,进行高精度高效率的物理仿真研究。

wyGPT - 单GPU高性能GPT模型训练推理工具

EGFR基因突变GPU训练GithubwyGPT开源项目生存分析非小细胞肺癌

wyGPT是一个开源的GPT模型项目，专注于单GPU环境下的高效训练和推理。提供命令行工具，支持PubMed和中文预训练模型的微调和文本生成。项目包含示例数据和使用说明，是自然语言处理研究和开发的实用工具。

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