分子动力学软件那个比较快？
要说分子动力学软件哪个“快”，这个问题可不是一两句话能说清楚的。这就像问“哪辆车开得最快”一样，得看具体情况。影响速度的因素太多了，比如你要模拟什么体系，用什么计算方法，用什么硬件，甚至是软件本身的优化程度。
不过，我们可以从几个主要的方面来聊聊，看看哪些软件在不同场景下表现得更抢眼。
1. 经典力场模拟：GROMACS、LAMMPS、AMBER
在处理大量原子、进行长时间模拟（几十纳秒到几微秒甚至更长）的经典力场模拟方面，这三家是目前绝对的主力，而且各有千秋：
GROMACS (GROningen MAchine for Chemical Simulations)：
强项： GROMACS以其极致的并行计算能力和高度优化著称，尤其是在利用GPU方面。如果你的计算集群有很多GPU，GROMACS往往能跑出惊人的速度。它的代码写得相当精炼，很多核心算法都经过了深入的优化。
细节： 它对周期性边界条件（PBC）的处理非常高效，并且在处理长程力（如范德华力和库仑相互作用）时，通常使用PME（Particle Mesh Ewald）方法，这个方法在GPU上的实现非常出色。此外，GROMACS在模拟轨迹的后处理和分析方面也做得不错。
适用场景： 生物大分子（蛋白质、DNA、脂质体等）、离子溶液、以及需要长时间步长（如24 fs）的模拟。
为什么“快”？ 它的并行化策略非常好，能充分利用多核CPU和多GPU资源。它的内存管理和计算核心也设计得非常高效，减少了不必要的开销。
LAMMPS (Largescale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator)：
强项： LAMMPS的灵活性和可扩展性是其最大的优势。它可以处理的力场种类极其丰富，不仅仅是生物分子，还可以很好地处理材料科学中的原子间相互作用，比如金属、陶瓷、高分子等等。它的模块化设计使得添加新的力场或算法相对容易。
细节： LAMMPS同样支持GPU加速，并且在处理一些非常规的相互作用（比如粗粒化模型、用户自定义力场）时，往往比其他软件更方便。它在并行处理方式上也有多种选择，可以根据不同的硬件环境进行调整。
适用场景： 材料科学（金属、半导体、陶瓷）、聚合物、粗粒化模拟、以及需要定制力场的应用。
为什么“快”？ 虽然在纯粹的生物分子长时间模拟上，GROMACS可能在GPU利用率上略胜一筹，但LAMMPS在处理更广泛的体系和力场时，其整体效率和速度表现依然非常出色。它的“快”更多体现在能够适应并高效运行各种不同的模拟需求。
AMBER (Assisted Model Building with Energy Refinement)：
强项： AMBER在生物分子模拟领域有着悠久的历史和广泛的用户基础。它在生物大分子的力场开发和验证方面做得非常出色，很多成熟的力场都是基于AMBER开发的。
细节： AMBER也有不错的GPU加速能力，并且在处理QM/MM（量子力学/分子力学）耦合方面有专门的模块，这在模拟包含化学反应的体系时非常重要。它的用户社区也比较活跃，有很多教程和支持。
适用场景： 蛋白质、核酸、药物分子与生物大分子复合物的模拟。
为什么“快”？ AMBER的“快”在于它为生物分子量身定制了许多优化，并且其力场的精确性也能保证模拟结果的可靠性，从而避免了因为力场不准确导致需要更长时间或更多采样来获得有用信息的情况。
2. 第一性原理动力学 (Ab Initio Molecular Dynamics, AIMD)：
强项： AIMD直接从量子力学方程（如KohnSham方程）计算原子间的力，所以准确性极高，可以处理化学反应、电子转移等过程。但同时，计算量也大得惊人。
软件代表：
VASP (Vienna Ab initio Simulation Package)：在材料科学领域非常流行，AIMD功能也很强大，通常能跑得很快，尤其是在多CPU和MPI并行方面。
Quantum ESPRESSO：另一个强大的AIMD软件包，也提供良好的并行性能。
CP2K：在处理大规模体系方面有优势，并且支持多种力场和AIMD方法。
为什么“快”？ 这里的“快”是相对的，是在AIMD这个范畴内，软件在利用计算资源（尤其是大规模并行计算）的效率。VASP等软件经过了大量的优化，能够在有限的时间内完成计算。但即使是“快”，AIMD的计算成本也远高于经典力场模拟。
3. 现代发展趋势与新兴软件
OpenMM：
强项： OpenMM 是一个基于GPU加速的开源分子模拟库，它并不直接是一个完整的分子动力学软件，而是一个核心计算引擎。你可以用它来构建自己的模拟程序，或者集成到其他程序中。
细节： OpenMM 在GPU计算方面做得非常出色，提供了很多先进的算法和优化。许多其他分子动力学软件（包括一些商用软件）也在内部使用了OpenMM作为其GPU计算的后端。
为什么“快”？ 它的“快”体现在其底层的GPU计算效率，为各种分子动力学模拟提供了高性能的计算基础。
DeepMind / JAX (Google)：
强项： 随着机器学习在科学计算中的应用，像AlphaFold这样的项目预示着未来方向。虽然目前还没有像GROMACS那样成熟的、广泛使用的“AI动力学”软件，但基于神经网络的力场（Neural Network Potentials, NNP）以及直接用AI预测分子轨迹的尝试正在快速发展。
细节： 这些方法可以极大加速模拟，尤其是在数据量充足且可以训练出高精度NNP的情况下，可以在非常短的时间内进行长时间模拟，或者处理传统方法难以企及的复杂体系。
为什么“快”？ 它们的“快”是通过学习物理规律来规避传统计算的瓶颈，如果模型训练得当，其预测速度可能远远超过经典方法。
总结一下：
如果你主要模拟生物大分子，并且拥有强大的GPU集群，GROMACS通常是速度最快的选择。
如果你需要处理更广泛的材料科学体系，或者需要高度定制化的力场和模拟，LAMMPS提供了极高的灵活性和出色的效率。
如果你专注于生物分子，并且对已有的成熟力场和分析工具有需求，AMBER是可靠的选择，并且在GPU上也表现不俗。
如果你需要极高的精确性，能够处理化学反应，那么AIMD软件（如VASP）会是你的目标，但计算成本极高。
OpenMM是底层加速库，它的速度决定了许多其他软件的速度。
AI驱动的方法是未来的趋势，一旦技术成熟，可能会带来革命性的速度提升。
选择哪个软件“快”，最终取决于：
1. 你的模拟体系是什么？（生物、材料、小分子？）
2. 你需要什么样的精度？（经典力场还是第一性原理？）
3. 你的硬件环境如何？（CPU、GPU数量、互联方式？）
4. 你是否需要高度定制化？（是否需要自己开发力场或算法？）
最好的办法是，根据你的具体研究内容，在上述几个主流软件上进行一些小规模的测试（benchmark），看看在你的硬件和你的体系上，哪个软件的性能表现最符合你的预期。很多软件都有性能测试的例子可以参考。
不过，我们可以从几个主要的方面来聊聊，看看哪些软件在不同场景下表现得更抢眼。
1. 经典力场模拟：GROMACS、LAMMPS、AMBER
在处理大量原子、进行长时间模拟（几十纳秒到几微秒甚至更长）的经典力场模拟方面，这三家是目前绝对的主力，而且各有千秋：
GROMACS (GROningen MAchine for Chemical Simulations)：
强项： GROMACS以其极致的并行计算能力和高度优化著称，尤其是在利用GPU方面。如果你的计算集群有很多GPU，GROMACS往往能跑出惊人的速度。它的代码写得相当精炼，很多核心算法都经过了深入的优化。
细节： 它对周期性边界条件（PBC）的处理非常高效，并且在处理长程力（如范德华力和库仑相互作用）时，通常使用PME（Particle Mesh Ewald）方法，这个方法在GPU上的实现非常出色。此外，GROMACS在模拟轨迹的后处理和分析方面也做得不错。
适用场景： 生物大分子（蛋白质、DNA、脂质体等）、离子溶液、以及需要长时间步长（如24 fs）的模拟。
为什么“快”？ 它的并行化策略非常好，能充分利用多核CPU和多GPU资源。它的内存管理和计算核心也设计得非常高效，减少了不必要的开销。
LAMMPS (Largescale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator)：
强项： LAMMPS的灵活性和可扩展性是其最大的优势。它可以处理的力场种类极其丰富，不仅仅是生物分子，还可以很好地处理材料科学中的原子间相互作用，比如金属、陶瓷、高分子等等。它的模块化设计使得添加新的力场或算法相对容易。
细节： LAMMPS同样支持GPU加速，并且在处理一些非常规的相互作用（比如粗粒化模型、用户自定义力场）时，往往比其他软件更方便。它在并行处理方式上也有多种选择，可以根据不同的硬件环境进行调整。
适用场景： 材料科学（金属、半导体、陶瓷）、聚合物、粗粒化模拟、以及需要定制力场的应用。
为什么“快”？ 虽然在纯粹的生物分子长时间模拟上，GROMACS可能在GPU利用率上略胜一筹，但LAMMPS在处理更广泛的体系和力场时，其整体效率和速度表现依然非常出色。它的“快”更多体现在能够适应并高效运行各种不同的模拟需求。
AMBER (Assisted Model Building with Energy Refinement)：
强项： AMBER在生物分子模拟领域有着悠久的历史和广泛的用户基础。它在生物大分子的力场开发和验证方面做得非常出色，很多成熟的力场都是基于AMBER开发的。
细节： AMBER也有不错的GPU加速能力，并且在处理QM/MM（量子力学/分子力学）耦合方面有专门的模块，这在模拟包含化学反应的体系时非常重要。它的用户社区也比较活跃，有很多教程和支持。
适用场景： 蛋白质、核酸、药物分子与生物大分子复合物的模拟。
为什么“快”？ AMBER的“快”在于它为生物分子量身定制了许多优化，并且其力场的精确性也能保证模拟结果的可靠性，从而避免了因为力场不准确导致需要更长时间或更多采样来获得有用信息的情况。
2. 第一性原理动力学 (Ab Initio Molecular Dynamics, AIMD)：
强项： AIMD直接从量子力学方程（如KohnSham方程）计算原子间的力，所以准确性极高，可以处理化学反应、电子转移等过程。但同时，计算量也大得惊人。
软件代表：
VASP (Vienna Ab initio Simulation Package)：在材料科学领域非常流行，AIMD功能也很强大，通常能跑得很快，尤其是在多CPU和MPI并行方面。
Quantum ESPRESSO：另一个强大的AIMD软件包，也提供良好的并行性能。
CP2K：在处理大规模体系方面有优势，并且支持多种力场和AIMD方法。
为什么“快”？ 这里的“快”是相对的，是在AIMD这个范畴内，软件在利用计算资源（尤其是大规模并行计算）的效率。VASP等软件经过了大量的优化，能够在有限的时间内完成计算。但即使是“快”，AIMD的计算成本也远高于经典力场模拟。
3. 现代发展趋势与新兴软件
OpenMM：
强项： OpenMM 是一个基于GPU加速的开源分子模拟库，它并不直接是一个完整的分子动力学软件，而是一个核心计算引擎。你可以用它来构建自己的模拟程序，或者集成到其他程序中。
细节： OpenMM 在GPU计算方面做得非常出色，提供了很多先进的算法和优化。许多其他分子动力学软件（包括一些商用软件）也在内部使用了OpenMM作为其GPU计算的后端。
为什么“快”？ 它的“快”体现在其底层的GPU计算效率，为各种分子动力学模拟提供了高性能的计算基础。
DeepMind / JAX (Google)：
强项： 随着机器学习在科学计算中的应用，像AlphaFold这样的项目预示着未来方向。虽然目前还没有像GROMACS那样成熟的、广泛使用的“AI动力学”软件，但基于神经网络的力场（Neural Network Potentials, NNP）以及直接用AI预测分子轨迹的尝试正在快速发展。
细节： 这些方法可以极大加速模拟，尤其是在数据量充足且可以训练出高精度NNP的情况下，可以在非常短的时间内进行长时间模拟，或者处理传统方法难以企及的复杂体系。
为什么“快”？ 它们的“快”是通过学习物理规律来规避传统计算的瓶颈，如果模型训练得当，其预测速度可能远远超过经典方法。
总结一下：
如果你主要模拟生物大分子，并且拥有强大的GPU集群，GROMACS通常是速度最快的选择。
如果你需要处理更广泛的材料科学体系，或者需要高度定制化的力场和模拟，LAMMPS提供了极高的灵活性和出色的效率。
如果你专注于生物分子，并且对已有的成熟力场和分析工具有需求，AMBER是可靠的选择，并且在GPU上也表现不俗。
如果你需要极高的精确性，能够处理化学反应，那么AIMD软件（如VASP）会是你的目标，但计算成本极高。
OpenMM是底层加速库，它的速度决定了许多其他软件的速度。
AI驱动的方法是未来的趋势，一旦技术成熟，可能会带来革命性的速度提升。
选择哪个软件“快”，最终取决于：
1. 你的模拟体系是什么？（生物、材料、小分子？）
2. 你需要什么样的精度？（经典力场还是第一性原理？）
3. 你的硬件环境如何？（CPU、GPU数量、互联方式？）
4. 你是否需要高度定制化？（是否需要自己开发力场或算法？）
最好的办法是，根据你的具体研究内容，在上述几个主流软件上进行一些小规模的测试（benchmark），看看在你的硬件和你的体系上，哪个软件的性能表现最符合你的预期。很多软件都有性能测试的例子可以参考。
网友意见
单纯论速度，合理计算配置（用GPU跑）下，主流计算程序中无脑推荐GROMACS。
首先是开发理念上的问题。GROMACS一定程度上源于GROMOS开发者理念上的分歧，一部分信仰更好的力场，一部分信仰更快的速度，后者使得GROMACS脱胎于GROMOS而成为一个单独的动力学程序。所以在开发理念上，GROMACS的理念是速度第一，功能第二（甚至不惜牺牲功能），这也就是为什么早期版本的GROMACS功能可能比新版本的更多，但新版本的速度会比老版本的更快（比如2019版比2018版显著提升了GPU加速性能并提升了对OpenCL的支持，但彻底放弃了QM/MM接口并去掉了隐式溶剂模型）。相关测试结果见图1和图2。
BTW，尽管图2中以Tesla V100作为高端GPU的参照，但实际上其性价比未必是最高的（不差钱的请跳过这一段）。Tesla系列专用于科学计算，双精度性能远高于GeForce系列，但单精度性能几乎相当；在大多数情况下，单精度浮点通常已经可以满足动力学的精度需求，但与此同时，Tesla系列的价格却远高于同级的GeForce产品。附一份比较古老的测试结果，可以看到在此测试结果下，论性价比会比较推荐2080/2080Ti，及多卡并行的情况，V100对动力学性价比不高；而对CPU，只要不是太烂，差别不大。
参考文献：
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