探索 AI+DFT 最前线，「原子算筹」ABACUS 3.0 重磅发布！

2022年10月1日，国产开源密度泛函理论软件 ABACUS 发布了3.0版本，并正式启用“原子算筹”这个中文名称。这也是ABACUS加入 DeepModeling 开源社区后发布的第一个主要版本更新。

此次发布的版本更新主要围绕AI相关的新算法，实现了机器学习辅助泛函模型 DeePKS，加入了为DP-GEN产生机器学习原子相互作用势函数提供第一性原理数据的功能，以及和 DeepH 软件（基于机器学习方法产生体系哈密顿量）的接口功能。此外，ABACUS 还实现了 Meta-GGA、随机波函数密度泛函理论（SDFT）等新功能。在稳定性和易用性方面，ABACUS 3.0 在哈密顿量矩阵构造、矩阵对角化、求力等核心模块上进行了效率上的大幅优化，可进行千原子以上的大体系DFT计算；此外，全新的文档网站也将进一步提升用户的使用体验。

主要新功能

1. 与机器学习泛函 DeePKS 方法的结合

DeePKS方法最初提出于2020年，通过机器学习对于低精度的DFT泛函进行优化，利用神经网络修正项去学习 baseline 泛函（低精度、低成本）与目标第一性原理方法（高精度、高成本）计算得出的能量与力的差值。其中，修正项带来的额外计算成本与低精度DFT泛函相当，并远低于高精度的第一性原理方法。现在，用户可以借助 ABACUS 训练 DeePKS 机器学习泛函，并在 ABACUS 中使用生成的泛函进行又快又准的第一性原理计算，该方法可以用于周期性体系；借助 dflow 实现的工作流更进一步简化了迭代的 DeePKS+ABACUS 的迭代训练。

2. 与机器学习原子间势函数方法的结合

DeePMD-kit 是一款基于神经网络拟合第一性原理数据得到势能模型用于分子动力学模拟的软件，结合DP-GEN（Deep Potential Generator，深度势能生成器）可进行充分和高效的采样。目前，DP-GEN 和ABACUS 的接口已完成；用户可以使用 ABACUS 作为 DP-GEN（采用主动学习方法训练机器学习势函数的软件）所调用的第一性原理软件，为生成 DeePMD-kit 所使用的机器学习势函数提供标签数据生成，并可使用init_bulk和run模块进行势函数的训练，其中已支持了自动读写 ABACUS 的输入文件INPUT和结构文件STRU。此外，使用 DP-GEN 的autotest模块调用 ABACUS 还能得到晶体结构平衡构型，状态方程、弹性模量，表面能，缺陷能等性质。

3. 与机器学习电子体系哈密顿量的DeepH方法的结合

DeepH可以由密度泛函理论数据训练神经网络模型，预测需要研究材料构型的哈密顿量，从而跳过耗时的DFT自洽迭代过程，直接计算电子性质，实现高效的大尺寸体系的第一性原理电子结构计算。该方法由清华徐勇教授和段文晖院士团队开发，目前已经加入DeepModeling社区。DeepH采用了描述电子的局域轨道作为基矢量，只需要利用小体系数据集训练的模型便可以在大尺度材料体系给出准确预测。通过引入局域坐标系与基组变换，DeepH能妥善处理哈密顿量的旋转协变（也就是“等变”）问题，确保模型的泛化能力并简化学习难度。DeepH可以为大尺度材料和物理问题的第一性原理研究提供新契机。ABACUS支持平面波与局域轨道两种基组，从3.0版本开始支持为DeepH生成哈密顿量提供基于数值原子局域轨道的训练数据。

4. 支持Meta-GGA交换关联泛函

更高精度的泛函一直是DFT领域追求的目标。Meta-GGA泛函采用了动能密度作为变量，可在GGA的基础上进一步提高泛函的精度。例如，近年来许多计算软件已经实现的SCAN泛函在很多领域得到了广泛的应用。ABACUS 3.0支持了Meta-GGA泛函，可在平面波和数值原子轨道基矢量下使用，且支持原子受力和应力的求解。

5. 随机波函数密度泛函理论

ABACUS采用平面波基组与模守恒赝势实现了随机波函数密度泛函理论（Stochastic Density Functional Theory，SDFT）功能，并且为该算法引入了对布里渊区的多k点的采样，使得周期性边界条件下的计算结果更为准确。SDFT方法适合于求解极端高温高压物质（例如温稠密物质）构成的体系，在极端条件下相比于传统的KSDFT方法有效率上的巨大优势。SDFT相关的电子密度迭代、系统总能量、压强、原子受力和应力的公式推导与实现均已在ABACUS中完成，并且已在2.3版本中发布。本次发布的SDFT功能对计算效率和并行方案进行了进一步的优化，并增加支持了SDFT与分子动力学方法的结合。

新的文档网站

借这次版本发布的机会，ABACUS的开发团队搭建了新的文档网站，并在其中循序渐进地介绍了软件的功能特性与使用方法。

现在，用户可以访问ABACUS文档网站：http://abacus.deepmodeling.com/

教学活动

ABACUS前期举办了一次开发者会议。为了让大家更好地了解和使用ABACUS，deepmodeling社区将在10月至12月举办一系列教学活动，内容包含ABACUS、DeePKS系列软件的原理讲解与使用教学。活动优先线下进行，敬请关「深度势能」公众号后续推送，期待大家的参与。

Bug修复（v2.3.0-v3.0.0）

修复了用g++-11编译单元测试时的报错 by @caic99 in #1064

在对密度进行对称性处理时，移除了带有平移的对称操作 by @pxlxingliang in #1066

修复了MD和relax计算中的密度外推算法 by @YuLiu98 in #1060

修复了HR and SR稀疏矩阵不输出的问题 by @jingan-181 in abacusmodelling #158

修复了revPBE泛函对应的关键字 by @1041176461 in abacusmodelling #160

修复了exx的稀疏矩阵calculate_HR_exx_sparse()中的bug by @PeizeLin in abacusmodelling #161

修复了读入UPF v1.0格式赝势时的bug by @dyzheng in #1050

修复了对HSE泛函进行nscf计算时的异常报错 by @dyzheng in #1050

修复了nscf计算时输出LCAO基组波函数系数的功能 by @dyzheng in #1085

修复了LCAO基组下使用NSCF方法计算贝里相位的报错 by @dyzheng in #1097

修复了PBE0泛函缺失Perdew-Wang correlation的计算 by @ouqi0711 in #1103

修复了DOS作图的bug by @1041176461 in #1120

修复了Hartree-Fock/PBE0中exx的截断问题 by @Srlive1201 in #1120

修复了重构后的Operator makefile支持的问题 by @dyzheng in #1127

修复了补偿电荷功能求原子受力和求能量功能，by @ddhhss in #1193 #1200 #1204

修复了平面波基组程序串行编译的bug，by @lyb9812 in #1202

修复了Operator模块中的内存泄漏，by @pxlxingliang in #1196

修复了PW基组计算SOC的潜在乱码问题， by @dyzheng in #1212

修复了NSPIN=2时k-points与Pkpoints有冲突的问题 by @dyzheng in #1224

修复了格点积分中原子与网格距离过近的问题 by @wenfei-li in #1246

代码贡献者

@baixiaokuang
@caic99
@ddhhss
@dyzheng
@haozhihan
@hongriTianqi
@jingan-181
@lyb9812
@ouqi0711
@PeizeLin
@PoloTier
@pxlxingliang
@Qianruipku
@Qx80610702
@Satinelamp
@sunliang98
@sunml99
@wenfei-li
@YuLiu98
@1041176461

DeepModeling社区声明

DeepModeling社区提供一个开源软件的协同开发和推广交流平台；对入驻DeepModeling社区的开源项目，软件的著作权属于开发团队。ABACUS的用户可以在遵循开源协议的情况下使用和修改软件。

ABACUS 3.0讲座预告

此外，为了让大家更加深入地了解ABACUS 3.0版本，ABACUS 3.0讲座定于10月4日（周二）上午10:00-11:00正式举行！本次交流会由ABACUS核心开发者陈默涵老师给大家介绍ABACUS 3.0版本相关内容，并回答大家关心的问题。诚挚邀请每一位关心和关注ABACUS的用户参与，共建AI辅助的新一代电子结构算法平台！（讲座正式推送将于10月3日发布）

密码：221004

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ABACUS在DeepModeling社区中的GitHub仓库地址为：

https://github.com/deepmodeling/abacus-develop

ABACUS网站：

http://abacus.ustc.edu.cn/

ABACUS文档：

http://abacus.deepmodeling.com/

微信群：

添加DeepModeling小助手申请加入，微信号为：deeppotential

如何加入ABACUS团队？

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