对于大型和异质系统的Bethe-Salpeter方程的GPU加速解决方法
Victor Wen-Zhe Yu1, Yu Jin2, Giulia Galli1,2,3
1Materials Science Division, Argonne National Laboratory, Lemont, Illinois 60439, United States.
我们开发了一种GPU加速的Bethe-Salpeter方程 (BSE) 方法,以有效计算材料的激发能量和光学光谱. 这种方法可以准确模拟大型系统,这对于理解材料特性至关重要.
科学领域:
- 计算物理 计算物理
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 量子化学 是一个量子化学.
背景情况:
- 精确计算材料特性,如激发能和光谱,对于材料设计至关重要.
- 解决贝特-萨尔佩特方程 (BSE) 的传统方法是计算密集型的,限制了系统大小.
- 密度函数理论 (DFT) 提供了一个基础,但需要对激发状态属性进行后处理.
研究的目的:
- 为了呈现一个巨大的并行,GPU加速实现贝特-萨尔佩特方程 (BSE).
- 为了使垂直激发能 (VEE) 和光学吸收光谱能够高效准确地计算,用于大型紧缩和分子系统.
- 研究系统尺寸和缺陷相互作用对材料性能的影响.
主要方法:
- 开发了一个GPU加速的BSE解决器,利用密度矩阵扰动理论和选的库伦相互作用的低级分解.
- 实施了算法,以规避空 / 占用状态和大介电矩阵反转的缓慢收问题.
- 利用半导体和绝缘体密度矩阵的近视性来降低计算成本.
- 采用了层次循环和数据分配策略,将计算扩展到数千个GPU.
主要成果:
- 通过计算宽带间隙材料中自旋缺陷的 VEEs,证明了该方法的有效性,需要高达 1000 个原子的超级电池进行融合.
- 在大型系统上验证了GW-BSE方法的准确性.
- 分析了由于缺陷相互作用而导致的1727个原子的钻石格子中的三重状态的对称性破坏.
结论:
- 开发的GPU加速BSE方法提供了显著的计算节省,并使大,复杂的材料系统能够进行准确的计算.
- 在某些材料中,需要高达1000个原子的超级细胞大小来进行融合VEE计算.
- 该研究提供了对缺陷相互作用及其对电子和光学性能的影响的见解,特别是三重状态中的对称性破坏.
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