TeraChem 1.91 Linux x64 强大的化学软件下载

软件下载 11月 07, 2023 0 king

PetaChem，LLC致力于实现量子化学和分子材料和生物分子的第一原理动力学。知识兔的重点是速度，知识兔通过重新设计流处理器的现代算法（例如NVIDIA的CUDA GPU架构）来实现这一目标。

TeraChem是第一个完全从头开始受益于GPU等新型流处理器的计算化学软件。计算算法完全是为了充分利用Nvidia CUDA GPU的巨大重叠而设计的。主要发展始于伊利诺伊大学厄巴纳 – 香槟分校。由于开发技术的巨大潜力，GPU加速器软件随后被商业化。PetaChem致力于量子化学的授权和分子材料和生物分子原理的第一动力学。通过为当前的处理器重新设计现代算法，例如NVIDIA的支持CUDA的GPU的GPU，他们的重点正在加速。使用TeraChem在桌面上模拟每小时初始分子动力学（1ps）。

TeraChem的特点和功能：

支持多个GPU系统
全面支持s，p和d基本功能
时间依赖密度理论（TDDFT）和CI单打（CIS）
QM / MM使用TIP3P力场处理水分子
几何优化（L-BFGS，间隔梯度）和搜索传输模式
静态和动态DFT网络，实验色散校正（DFT-D3和DFT-D2）
基于Hartley Fouc有限和非有限元方法计算Kohn-Sham能量和梯度
全面支持NVIDIA GeForce / Tesla处理器（Fermi，Kepler，Maxwell，Pascal）
DFT不同类型，知识兔包括性能差（BLYP，B3LYP，PBE，PBB0，ωPBE，ωPBEh，ωB97，ωB97x，camB3LYP等）和网络DFT（每原子800至80000网络分)

系统要求
System requirements :
GNU / Linux系统 x86_64, GPU with CUDA capability 2.0, 3.0, 3.5, 3.7, or 5.0

The latest version of TeraChem was compiled and tested under 64-bit RedHat Enterprise Linux系统 6.5 operating system running on Intel Core2 quad-core and Intel Xeon 5520 dual quad-core CPU machines. An Nvidia compute capability 2.0 (Tesla C2050 or similar) or higher (i.e. Tesla K40 or similar) graphics card is required to run the program. Please refer to the CUDA Programming Guide for the most current list of Nvidia GPU’s that meet this requirement. A CUDA driver (367.18 or later) must be installed on the system. Unlike past versions, there is no longer any need to install the CUDA Toolkit. Details on how to obtain and install the CUDA driver are provided below.

Because the binary file is linked against the Intel MKL library, it is recommended to run TeraChem on Intel-based workstations.

The amount of CPU RAM needed depends on the size of the molecules that will be studied. If the molecules of interest are relatively small (less than 500 atoms), the usual 8Gb

最新版本的TeraChem在64位RedHat Enterprise Linux系统 6.5操作系统下编译和测试，该系统运行于Intel Core2四核和Intel Xeon 5520双核四核CPU机器上。运行该程序需要Nvidia计算能力2.0（Tesla C2050或类似）或更高（即Tesla K40或类似的）图形卡。请参阅CUDA编程指南以获取符合此要求的最新Nvidia GPU列表。必须在系统上安装CUDA驱动程序（367.18或更高版本）。与以前的版本不同，不再需要安装CUDA Toolkit。下面分享了有关如何获取和安装CUDA驱动程序的详细信息。

由于二进制文件与英特尔MKL库链接，因此建议在基于Intel的工作站上运行TeraChem。

所需的CPU RAM数量取决于将要研究的分子的大小。如果知识兔感兴趣的分子相对较小（小于500个原子），通常的8Gb或16Gb配置是可以接受的。对于非常大的分子（超过10,000个基本函数），CPU RAM通常是一个限制因素。例如，具有25,000个基本功能的分子需要几乎70GB的CPU内存。