简介
- ReaxFF反应力场适用于各类化学反应体系的模拟，特别是原理简单、动态复杂的反应/过程。利用合适的工具和工作方法，我们可以实现一定程度上的“虚拟实验”，得到一些实验室里无法得到的信息，例如燃烧、爆炸、分解反应的历程、连续复杂过程中物质的相互转化等。
- 因为是多体势，运行的速度直接和密度相关，分子越大、越密集，产生的pair就越多，越慢。使用16核，5000原子左右的体系，0.2 fs的步长，极低密度的气相热解问题能跑到> 20 ns/day。而5000原子高密度凝聚态可能不到1 ns/day。虽然大多数用的上ReaxFF的问题几ns、几十ns肯定够了，但是反应力场是必然需要钻研调试的，所以需要特别注意模拟设计的合理性，免得白跑。因此，在性能调优时，需要综合权衡核数、neighbor、balance方式，避免因为原子跑出CPU核心的”包干区”而导致崩溃。
安装
- Lammps中使用ReaxFF模块，需要在编译时包含REAXFF包，同时由于要计算动态电荷，还需要QEQ包。自己编译，用cmake编译非常方便，参考Lammps英文手册和《WSL2下Kokkos版加速的Lammps的cmake编译》
力场获取
- scm网站是lammps官方推荐的一个反应势下载网站，网址为：https://www.scm.com/doc/ReaxFF/Included_Forcefields.html，打开之后，会列出应用于不同元素的反应势文件，并且给出了参考文献和简单介绍。以第一个H/O/N/B势为例，点击上图中红色框内文字，跳转到论文页面，在该页面找到“Supporting Information”，“Supporting Information”后面的就是反应势文件，点击右下角的“Download”即可下载该势函数文件。下载的反应势文件大多是pdf版本，需要把势函数文本复制出来，保存到txt文档，重新命名就可以在lammps中使用了。
- ReaxFF模块可以用KOKKOS的方式使用GPU加速，前提是自行编译了GPU、KOKKOS包。GPU加速的效果和体系的大小有关。但是GPU加速有一个好处是，并行效率的烦恼比较小。这个体系模拟后期可能形成团簇，这样CPU域分解出来不平衡，拖累计算速度（不到刚开始的一半）。但是GPU特别是单卡，基本没有这个顾虑。
性能优化
分析
替代reaxff的方案
参考资料
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