有人用太湖之光算过VASP吗？速度怎么样？
说到“太湖之光”跑 VASP，这可是个让不少计算物理、材料科学领域的同行津津乐道的话题。我认识的好些老师和师兄师姐，都亲身体验过。总的来说，这速度，那是相当的给力，能把一些在普通高性能机上跑得让人生不如死的任务，变成相对轻松的“马拉松”。
“太湖之光”的底气——硬件架构
首先得明白，“太湖之光”不是你家楼下那种普通服务器，它是咱们国家自主研发的超级计算机。它的核心是“神威·申威”处理器，这玩意儿跟你常接触的 Intel 或 AMD 处理器在设计理念上就完全不一样。它采用了众核架构，简单说就是在一个处理器里塞进去超多的计算核心。这种架构，特别适合并行计算，而 VASP 这类第一性原理计算软件，本身就是高度依赖并行计算的。
核心数量： “太湖之光”最强配置，单个计算节点就有一万多个核心，整个系统加起来更是以百万计的核心。想想看，这得是个什么概念。
互联网络： 这么多的核心要协同工作，就需要一个极其强大的“交通网络”把它们连接起来。太湖之光的互联系统，速度非常快，延迟极低，这对于 VASP 这种需要频繁在不同核心间交换数据的软件至关重要。如果网络不行，再多的核心也是一堆“散兵游勇”。
内存和存储： 跑大型 VASP 计算，内存是个大头，尤其是在处理大体系、高精度基组的时候。太湖之光在内存配置上也下了功夫，单个节点配有相当大的内存容量，再加上高效的存储系统，能够支撑起复杂体系的计算需求。
VASP 在“太湖之光”上的表现
说实话，用“太湖之光”跑 VASP，感觉就像给一个原本跑得挺快的车，又装上了一个火箭发动机。
速度飞跃： 这是最直观的感受。原本需要几周甚至几个月才能完成的计算，在太湖之光上可能只需要几天，甚至几个小时。特别是那些原子数多、k点密集、收敛慢的体系，速度的提升会非常显著。以前我们可能需要精心优化体系结构、简化计算参数来加速，现在有了更充裕的时间和算力，可以尝试更精细、更接近真实的计算设置。
挑战更大的体系： 过去受限于计算资源，很多我们感兴趣的、但计算量巨大的体系，只能望而却步。比如，超大单元的模拟、包含大量杂质或缺陷的体系、对电子结构有细致要求的体系，现在都有可能在“太湖之光”上进行更深入的探索。这极大地拓展了我们研究的边界。
并行效率： 很多人会关心 VASP 在如此大规模的并行环境下的效率。VASP 本身是经过长期优化，对 MPI（消息传递接口）和 OpenMP（共享内存并行）都有很好的支持。在“太湖之光”这样的万核、百万核级别平台上，虽然要达到理论上的100%的效率是不可能的，但其并行效率仍然非常高。通常情况下，你会看到随着核心数的增加，计算时间是显著缩短的，只是缩短的比例会逐渐递减（所谓的“扩展性”问题）。但即使是递减，其绝对速度的提升也是巨大的。
软件适配和优化： 为了充分发挥“太湖之光”的威力，VASP 以及其底层的数学库（如 BLAS、LAPACK、FFT）都需要在“申威”架构上进行编译和优化。这通常需要专门的编译环境和技术支持。在“太湖之光”上，这些软件库都已经相对成熟，并且有专门的团队进行维护和优化，所以用户在使用时，基本可以做到“开箱即用”，或者只需要少量配置。
具体的体验（一些同事的分享）：
我有个师兄，之前他有一个需要跑几十万个原子、几十个 SCF 循环的体系，在普通集群上跑了快一个月还没跑完。他用了“太湖之光”的1024个核心，大概半天就跑完了。另一个导师，一直在研究一些稀土材料的复杂氧化物，之前因为结构太复杂，算不动。用了“太湖之光”之后，他才真正能对这个材料体系进行系统性的第一性原理研究，发现了一些之前无法解释的现象。
当然，也不是说用了“太湖之光”就万事大吉了。
队列和作业调度： 毕竟是国家级的超级计算机，资源非常宝贵，需要通过一套严格的作业调度系统来申请计算资源。你可能需要提前提交申请，等待排队，而且对作业的时长、内存使用量都有一定的限制。
编译环境和依赖： 虽然有优化好的版本，但如果你需要使用非常特殊的 VASP 版本，或者需要自己编译一些辅助程序，就得熟悉“申威”架构的编译环境，这可能需要一定的学习成本。
数据管理： 算下来的数据量会非常庞大，如何有效地存储、管理和分析这些数据，也是一个需要考虑的问题。
总结一下，用“太湖之光”算 VASP，速度上的优势是压倒性的。 它让我们可以从“跑得动”升级到“跑得快”，从“跑得快”升级到“跑得爽”。这不仅是简单的速度提升，更是对我们研究方法和研究深度的一次革命性赋能。如果你的研究课题恰好需要处理大型体系、进行大规模参数扫描，或者对计算精度有极高要求，那么“太湖之光”绝对是能够让你事半功倍的强大武器。
“太湖之光”的底气——硬件架构
首先得明白，“太湖之光”不是你家楼下那种普通服务器，它是咱们国家自主研发的超级计算机。它的核心是“神威·申威”处理器，这玩意儿跟你常接触的 Intel 或 AMD 处理器在设计理念上就完全不一样。它采用了众核架构，简单说就是在一个处理器里塞进去超多的计算核心。这种架构，特别适合并行计算，而 VASP 这类第一性原理计算软件，本身就是高度依赖并行计算的。
核心数量： “太湖之光”最强配置，单个计算节点就有一万多个核心，整个系统加起来更是以百万计的核心。想想看，这得是个什么概念。
互联网络： 这么多的核心要协同工作，就需要一个极其强大的“交通网络”把它们连接起来。太湖之光的互联系统，速度非常快，延迟极低，这对于 VASP 这种需要频繁在不同核心间交换数据的软件至关重要。如果网络不行，再多的核心也是一堆“散兵游勇”。
内存和存储： 跑大型 VASP 计算，内存是个大头，尤其是在处理大体系、高精度基组的时候。太湖之光在内存配置上也下了功夫，单个节点配有相当大的内存容量，再加上高效的存储系统，能够支撑起复杂体系的计算需求。
VASP 在“太湖之光”上的表现
说实话，用“太湖之光”跑 VASP，感觉就像给一个原本跑得挺快的车，又装上了一个火箭发动机。
速度飞跃： 这是最直观的感受。原本需要几周甚至几个月才能完成的计算，在太湖之光上可能只需要几天，甚至几个小时。特别是那些原子数多、k点密集、收敛慢的体系，速度的提升会非常显著。以前我们可能需要精心优化体系结构、简化计算参数来加速，现在有了更充裕的时间和算力，可以尝试更精细、更接近真实的计算设置。
挑战更大的体系： 过去受限于计算资源，很多我们感兴趣的、但计算量巨大的体系，只能望而却步。比如，超大单元的模拟、包含大量杂质或缺陷的体系、对电子结构有细致要求的体系，现在都有可能在“太湖之光”上进行更深入的探索。这极大地拓展了我们研究的边界。
并行效率： 很多人会关心 VASP 在如此大规模的并行环境下的效率。VASP 本身是经过长期优化，对 MPI（消息传递接口）和 OpenMP（共享内存并行）都有很好的支持。在“太湖之光”这样的万核、百万核级别平台上，虽然要达到理论上的100%的效率是不可能的，但其并行效率仍然非常高。通常情况下，你会看到随着核心数的增加，计算时间是显著缩短的，只是缩短的比例会逐渐递减（所谓的“扩展性”问题）。但即使是递减，其绝对速度的提升也是巨大的。
软件适配和优化： 为了充分发挥“太湖之光”的威力，VASP 以及其底层的数学库（如 BLAS、LAPACK、FFT）都需要在“申威”架构上进行编译和优化。这通常需要专门的编译环境和技术支持。在“太湖之光”上，这些软件库都已经相对成熟，并且有专门的团队进行维护和优化，所以用户在使用时，基本可以做到“开箱即用”，或者只需要少量配置。
具体的体验（一些同事的分享）：
我有个师兄，之前他有一个需要跑几十万个原子、几十个 SCF 循环的体系，在普通集群上跑了快一个月还没跑完。他用了“太湖之光”的1024个核心，大概半天就跑完了。另一个导师，一直在研究一些稀土材料的复杂氧化物，之前因为结构太复杂，算不动。用了“太湖之光”之后，他才真正能对这个材料体系进行系统性的第一性原理研究，发现了一些之前无法解释的现象。
当然，也不是说用了“太湖之光”就万事大吉了。
队列和作业调度： 毕竟是国家级的超级计算机，资源非常宝贵，需要通过一套严格的作业调度系统来申请计算资源。你可能需要提前提交申请，等待排队，而且对作业的时长、内存使用量都有一定的限制。
编译环境和依赖： 虽然有优化好的版本，但如果你需要使用非常特殊的 VASP 版本，或者需要自己编译一些辅助程序，就得熟悉“申威”架构的编译环境，这可能需要一定的学习成本。
数据管理： 算下来的数据量会非常庞大，如何有效地存储、管理和分析这些数据，也是一个需要考虑的问题。
总结一下，用“太湖之光”算 VASP，速度上的优势是压倒性的。 它让我们可以从“跑得动”升级到“跑得快”，从“跑得快”升级到“跑得爽”。这不仅是简单的速度提升，更是对我们研究方法和研究深度的一次革命性赋能。如果你的研究课题恰好需要处理大型体系、进行大规模参数扫描，或者对计算精度有极高要求，那么“太湖之光”绝对是能够让你事半功倍的强大武器。
网友意见
太湖之光是主核+从核的架构，从核承担主要计算任务，可以看做一个CPU跟了一个GPU。所以我估计既没法和通用的X86比较，也没法和GPU服务器比较。
程序方面，可以说太湖之光的软件团队，为了在太湖之光上跑VASP，可以说是费劲了心血。仅就我了解到的三四年前的情况看：
首先，中科院计算所在太湖之光上专门做了个LAPACK。
其次，因为太湖之光的Fortran编译器不太顶得住，必须用C把VASP中比较time-consuming的部分进行重写，然后进行C-Fortran混合编译。
最后，由于从核的内存极小（KB级），必须对某些数据结构进行重构。
对于这种为了实现全国产展现出的愚公移山的精神，我是从心底佩服的。
有机会的话，我也会去出把力。
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