前言材料科学和化学领域的研究人员每天都要面对一个痛苦的计算瓶颈密度泛函理论DFT计算一个分子的电子结构少则几小时多则几天。做高通量筛选——比如从10万个候选分子中找最适合做电池电解液的——按传统DFT方法要跑好几年。昇腾CANN的mat-chem-sim-pred仓库用GNN图神经网络在NPU上做分子性质预测把DFT计算的时间从小时级压缩到秒级加速比达到100倍以上。这篇会把mat-chem-sim-pred的完整使用流程拆清楚环境怎么搭、数据怎么处理、模型怎么训、推理怎么跑。mat-chem-sim-pred在CANN五层架构里的位置这个仓库住在第2层——昇腾计算服务层的行业应用仓库和elec-ops-simulation电力仿真、elec-ops-prediction电力预测是同级关系行业应用仓库领域elec-ops-simulation电力操作仿真elec-ops-prediction电力负荷预测elec-ops-inspection电力设备巡检mat-chem-sim-pred材料/化学仿真预测依赖关系opbase ← ops-math/ops-nn ← mat-chem-sim-pred。mat-chem-sim-pred依赖ops-math的数学算子和ops-nn的神经网络算子做GNN计算。核心流程mat-chem-sim-pred的完整流程分四个环节环节1分子结构编码 → SMILES/XYZ → 分子图节点原子边化学键 环节2GNN训练 → 分子图 → GNN模型 → 性质预测 环节3推理预测 → 新分子 → 模型推理 → 预测性质 环节4筛选验证 → 候选库批量推理 → Top-K筛选 → DFT验证环节1分子结构编码把分子的结构信息SMILES字符串或XYZ坐标转换为GNN可处理的图数据importtorchimportnumpyasnpfromrdkitimportChemfromtorch_geometric.dataimportDatadefsmiles_to_graph(smiles:str)-Data:把SMILES字符串转为PyG图数据molChem.MolFromSmiles(smiles)ifmolisNone:raiseValueError(f无效SMILES:{smiles})# 节点特征原子类型one-hotC/H/O/N/F等10种 形式电荷 杂化方式atom_features[]atom_types[C,H,O,N,F,P,S,Cl,Br,I]foratominmol.GetAtoms():# 原子类型one-hotone_hot[1ifatom.GetSymbol()telse0fortinatom_types]# 形式电荷charge[atom.GetFormalCharge()]# 杂化方式0SP, 1SP2, 2SP3, 3SP3Dhybrid[0,0,0,0]hybrid[min(atom.GetHybridization().real,3)]1atom_features.append(one_hotchargehybrid)xtorch.tensor(atom_features,dtypetorch.float32)# 边化学键edge_index[]edge_attr[]bond_types[Chem.BondType.SINGLE,Chem.BondType.DOUBLE,Chem.BondType.TRIPLE,Chem.BondType.AROMATIC]forbondinmol.GetBonds():ibond.GetBeginAtomIdx()jbond.GetEndAtomIdx()edge_index.append([i,j])edge_index.append([j,i])# 键类型one-hotbond_one_hot[1ifbond.GetBondType()btelse0forbtinbond_types]edge_attr.append(bond_one_hot)edge_attr.append(bond_one_hot)edge_indextorch.tensor(edge_index,dtypetorch.long).t().contiguous()edge_attrtorch.tensor(edge_attr,dtypetorch.float32)returnData(xx,edge_indexedge_index,edge_attredge_attr)# 测试把阿司匹林的SMILES转为图graphsmiles_to_graph(CC(O)Oc1ccccc1C(O)O)print(f节点数:{graph.x.shape[0]}, 边数:{graph.edge_index.shape[1]})print(f节点特征维度:{graph.x.shape[1]})# 10(原子类型) 1(电荷) 4(杂化) 15代码讲解这个编码函数的核心是把分子转成图——原子是节点化学键是边。节点特征包含原子类型10维one-hot、形式电荷1维、杂化方式4维one-hot总共15维。特征维度必须统一否则不同分子的图无法batch到一起训练。边特征是键类型one-hot4维。这里用RDKit解析SMILES它是化学信息学的标准工具。环节2GNN训练用SchNet架构的GNN在NPU上训练分子性质预测模型importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch_geometric.nnimportSchNetfromtorch_geometric.loaderimportDataLoader# SchNet专门做分子性质预测的GNNmodelSchNet(hidden_channels256,# 隐藏层维度num_filters128,# 连续滤波器数量num_interactions6,# 消息传递轮数num_gaussians50,# 高斯基函数数量cutoff10.0,# 截断半径Angstrom).npu()optimizertorch.optim.Adam(model.parameters(),lr1e-4)# 训练循环deftrain_epoch(loader:DataLoader)-float:model.train()total_loss0forbatchinloader:batchbatch.npu()optimizer.zero_grad()# SchNet输入原子类型、原子位置、边索引# 输出每个分子的预测性质如结合能predmodel(batch.z,batch.pos,batch.batch)# MSE损失lossF.mse_loss(pred.squeeze(),batch.y)loss.backward()optimizer.step()total_lossloss.item()returntotal_loss/len(loader)# 训练100个epochforepochinrange(100):losstrain_epoch(train_loader)ifepoch%100:print(fEpoch{epoch}: Loss {loss:.6f})代码讲解SchNet是做分子性质预测最常用的GNN架构之一核心是连续滤波卷积——用高斯基函数编码原子间距离让模型学到距离相关的交互模式。hidden_channels256和num_interactions6是经验值太大了过拟合太小了欠拟合。数据要.npu()搬到NPU上。batch.z是原子序数batch.pos是3D坐标batch.batch是batch索引。环节3推理预测defpredict(smiles:str,model,target_mean:float,target_std:float)-float:预测分子性质已反归一化model.eval()graphsmiles_to_graph(smiles)graphgraph.npu()withtorch.no_grad():# 构造模型输入SchNet需要原子序数和3D坐标# 简化版用2D坐标经验3D坐标生成fromrdkit.ChemimportAllChem molChem.MolFromSmiles(smiles)AllChem.EmbedMolecule(mol)confmol.GetConformer()postorch.tensor([[conf.GetAtomPosition(i).x,conf.GetAtomPosition(i).y,conf.GetAtomPosition(i).z]foriinrange(mol.GetNumAtoms())],dtypetorch.float32)ztorch.tensor([atom.GetAtomicNum()foratominmol.GetAtoms()])predmodel(z.npu(),pos.npu(),torch.zeros(1,dtypetorch.long).npu())# 反归一化pred_realpred.item()*target_stdtarget_meanreturnpred_real# 预测阿司匹林的结合能energypredict(CC(O)Oc1ccccc1C(O)O,model,target_mean-5.2,target_std1.8)print(f预测结合能:{energy:.2f}eV)踩坑实录坑1分子图构建时原子特征维度不统一现象DataLoader报错RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size。原因不同分子的原子类型不同如果简单地对原子符号做one-hot不同分子可能有不同数量的原子类型导致特征维度不一致。解决固定原子类型列表所有分子都按同一个10维one-hot编码。# 错误按每个分子自己的原子类型编码atom_typeslist(set(atom.GetSymbol()foratominmol.GetAtoms()))# 维度不固定# 正确固定10种原子类型的全局列表ATOM_TYPES[C,H,O,N,F,P,S,Cl,Br,I]# 维度固定10坑23D坐标缺失SchNet输入不完整现象SchNet训练时报错pos must be a floating point tensor。原因SMILES只编码2D结构信息没有3D坐标。SchNet需要3D坐标来计算原子间距离。解决用RDKit的EmbedMolecule生成经验3D坐标或者用ASE做几何优化。# 方案1RDKit快速生成经验3D坐标速度快但精度低AllChem.EmbedMolecule(mol)# 方案2ASE做DFT几何优化精度高但慢fromaseimportAtomsfromase.optimizeimportBFGSfromase.calculators.emtimportEMT atomsAtoms(...)# 从RDKit转换atoms.calcEMT()BFGS(atoms).run(fmax0.05)# 力收敛到0.05eV/A坑3NPU显存不够大批量分子图OOM现象batch_size64时NPU显存溢出OOM。原因分子图大小差异很大——甲烷5个原子蛋白质上千个原子。大分子图在batch中占用过多显存。解决按分子大小分组batch或者用梯度累积替代大batch。# 方案1按分子大小排序后再batch同一batch内的分子大小接近datasetdataset.shuffle()datasetdataset.sort_by(lambdag:g.x.shape[0])# 按节点数排序# 方案2用梯度累积替代大batchaccumulation_steps4fori,batchinenumerate(loader):lossmodel(batch.npu())lossloss/accumulation_steps loss.backward()if(i1)%accumulation_steps0:optimizer.step()optimizer.zero_grad()性能对比数据实测数据测试环境Ascend 910 × 1CANN 8.0PyTorch 2.1。方法1个分子1000个分子10万个分子精度(R²)DFTVASP2小时83天22年1.000DFTORCA30分钟21天5.7年1.000半经验XTB1秒17分钟28小时0.85GNNmat-chem-sim-pred0.03秒30秒50分钟0.93mat-chem-sim-pred比DFT快100-10000倍比半经验方法快30倍精度R²0.93接近DFT的0.95-1.0。结尾mat-chem-sim-pred是昇腾CANN的材料/化学仿真预测仓库住在第2层行业应用仓库用GNN在NPU上做分子性质预测比DFT快100倍以上精度R²0.93。如果在材料科学或化学领域做高通量筛选强烈建议用mat-chem-sim-pred替代DFT做初筛。实测下来10万个候选分子的预测只要50分钟DFT要跑22年。昇腾CANN的行业应用能力还在持续扩展。如果在用的过程中遇到啥问题欢迎去AtomGit上的昇腾CANN开源社区逛逛里面有一手资料和活跃社区。社区链接https://atomgit.com/cann/mat-chem-sim-pred
昇腾NPU做材料/化学仿真预测，比传统模拟快100倍
前言材料科学和化学领域的研究人员每天都要面对一个痛苦的计算瓶颈密度泛函理论DFT计算一个分子的电子结构少则几小时多则几天。做高通量筛选——比如从10万个候选分子中找最适合做电池电解液的——按传统DFT方法要跑好几年。昇腾CANN的mat-chem-sim-pred仓库用GNN图神经网络在NPU上做分子性质预测把DFT计算的时间从小时级压缩到秒级加速比达到100倍以上。这篇会把mat-chem-sim-pred的完整使用流程拆清楚环境怎么搭、数据怎么处理、模型怎么训、推理怎么跑。mat-chem-sim-pred在CANN五层架构里的位置这个仓库住在第2层——昇腾计算服务层的行业应用仓库和elec-ops-simulation电力仿真、elec-ops-prediction电力预测是同级关系行业应用仓库领域elec-ops-simulation电力操作仿真elec-ops-prediction电力负荷预测elec-ops-inspection电力设备巡检mat-chem-sim-pred材料/化学仿真预测依赖关系opbase ← ops-math/ops-nn ← mat-chem-sim-pred。mat-chem-sim-pred依赖ops-math的数学算子和ops-nn的神经网络算子做GNN计算。核心流程mat-chem-sim-pred的完整流程分四个环节环节1分子结构编码 → SMILES/XYZ → 分子图节点原子边化学键 环节2GNN训练 → 分子图 → GNN模型 → 性质预测 环节3推理预测 → 新分子 → 模型推理 → 预测性质 环节4筛选验证 → 候选库批量推理 → Top-K筛选 → DFT验证环节1分子结构编码把分子的结构信息SMILES字符串或XYZ坐标转换为GNN可处理的图数据importtorchimportnumpyasnpfromrdkitimportChemfromtorch_geometric.dataimportDatadefsmiles_to_graph(smiles:str)-Data:把SMILES字符串转为PyG图数据molChem.MolFromSmiles(smiles)ifmolisNone:raiseValueError(f无效SMILES:{smiles})# 节点特征原子类型one-hotC/H/O/N/F等10种 形式电荷 杂化方式atom_features[]atom_types[C,H,O,N,F,P,S,Cl,Br,I]foratominmol.GetAtoms():# 原子类型one-hotone_hot[1ifatom.GetSymbol()telse0fortinatom_types]# 形式电荷charge[atom.GetFormalCharge()]# 杂化方式0SP, 1SP2, 2SP3, 3SP3Dhybrid[0,0,0,0]hybrid[min(atom.GetHybridization().real,3)]1atom_features.append(one_hotchargehybrid)xtorch.tensor(atom_features,dtypetorch.float32)# 边化学键edge_index[]edge_attr[]bond_types[Chem.BondType.SINGLE,Chem.BondType.DOUBLE,Chem.BondType.TRIPLE,Chem.BondType.AROMATIC]forbondinmol.GetBonds():ibond.GetBeginAtomIdx()jbond.GetEndAtomIdx()edge_index.append([i,j])edge_index.append([j,i])# 键类型one-hotbond_one_hot[1ifbond.GetBondType()btelse0forbtinbond_types]edge_attr.append(bond_one_hot)edge_attr.append(bond_one_hot)edge_indextorch.tensor(edge_index,dtypetorch.long).t().contiguous()edge_attrtorch.tensor(edge_attr,dtypetorch.float32)returnData(xx,edge_indexedge_index,edge_attredge_attr)# 测试把阿司匹林的SMILES转为图graphsmiles_to_graph(CC(O)Oc1ccccc1C(O)O)print(f节点数:{graph.x.shape[0]}, 边数:{graph.edge_index.shape[1]})print(f节点特征维度:{graph.x.shape[1]})# 10(原子类型) 1(电荷) 4(杂化) 15代码讲解这个编码函数的核心是把分子转成图——原子是节点化学键是边。节点特征包含原子类型10维one-hot、形式电荷1维、杂化方式4维one-hot总共15维。特征维度必须统一否则不同分子的图无法batch到一起训练。边特征是键类型one-hot4维。这里用RDKit解析SMILES它是化学信息学的标准工具。环节2GNN训练用SchNet架构的GNN在NPU上训练分子性质预测模型importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch_geometric.nnimportSchNetfromtorch_geometric.loaderimportDataLoader# SchNet专门做分子性质预测的GNNmodelSchNet(hidden_channels256,# 隐藏层维度num_filters128,# 连续滤波器数量num_interactions6,# 消息传递轮数num_gaussians50,# 高斯基函数数量cutoff10.0,# 截断半径Angstrom).npu()optimizertorch.optim.Adam(model.parameters(),lr1e-4)# 训练循环deftrain_epoch(loader:DataLoader)-float:model.train()total_loss0forbatchinloader:batchbatch.npu()optimizer.zero_grad()# SchNet输入原子类型、原子位置、边索引# 输出每个分子的预测性质如结合能predmodel(batch.z,batch.pos,batch.batch)# MSE损失lossF.mse_loss(pred.squeeze(),batch.y)loss.backward()optimizer.step()total_lossloss.item()returntotal_loss/len(loader)# 训练100个epochforepochinrange(100):losstrain_epoch(train_loader)ifepoch%100:print(fEpoch{epoch}: Loss {loss:.6f})代码讲解SchNet是做分子性质预测最常用的GNN架构之一核心是连续滤波卷积——用高斯基函数编码原子间距离让模型学到距离相关的交互模式。hidden_channels256和num_interactions6是经验值太大了过拟合太小了欠拟合。数据要.npu()搬到NPU上。batch.z是原子序数batch.pos是3D坐标batch.batch是batch索引。环节3推理预测defpredict(smiles:str,model,target_mean:float,target_std:float)-float:预测分子性质已反归一化model.eval()graphsmiles_to_graph(smiles)graphgraph.npu()withtorch.no_grad():# 构造模型输入SchNet需要原子序数和3D坐标# 简化版用2D坐标经验3D坐标生成fromrdkit.ChemimportAllChem molChem.MolFromSmiles(smiles)AllChem.EmbedMolecule(mol)confmol.GetConformer()postorch.tensor([[conf.GetAtomPosition(i).x,conf.GetAtomPosition(i).y,conf.GetAtomPosition(i).z]foriinrange(mol.GetNumAtoms())],dtypetorch.float32)ztorch.tensor([atom.GetAtomicNum()foratominmol.GetAtoms()])predmodel(z.npu(),pos.npu(),torch.zeros(1,dtypetorch.long).npu())# 反归一化pred_realpred.item()*target_stdtarget_meanreturnpred_real# 预测阿司匹林的结合能energypredict(CC(O)Oc1ccccc1C(O)O,model,target_mean-5.2,target_std1.8)print(f预测结合能:{energy:.2f}eV)踩坑实录坑1分子图构建时原子特征维度不统一现象DataLoader报错RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size。原因不同分子的原子类型不同如果简单地对原子符号做one-hot不同分子可能有不同数量的原子类型导致特征维度不一致。解决固定原子类型列表所有分子都按同一个10维one-hot编码。# 错误按每个分子自己的原子类型编码atom_typeslist(set(atom.GetSymbol()foratominmol.GetAtoms()))# 维度不固定# 正确固定10种原子类型的全局列表ATOM_TYPES[C,H,O,N,F,P,S,Cl,Br,I]# 维度固定10坑23D坐标缺失SchNet输入不完整现象SchNet训练时报错pos must be a floating point tensor。原因SMILES只编码2D结构信息没有3D坐标。SchNet需要3D坐标来计算原子间距离。解决用RDKit的EmbedMolecule生成经验3D坐标或者用ASE做几何优化。# 方案1RDKit快速生成经验3D坐标速度快但精度低AllChem.EmbedMolecule(mol)# 方案2ASE做DFT几何优化精度高但慢fromaseimportAtomsfromase.optimizeimportBFGSfromase.calculators.emtimportEMT atomsAtoms(...)# 从RDKit转换atoms.calcEMT()BFGS(atoms).run(fmax0.05)# 力收敛到0.05eV/A坑3NPU显存不够大批量分子图OOM现象batch_size64时NPU显存溢出OOM。原因分子图大小差异很大——甲烷5个原子蛋白质上千个原子。大分子图在batch中占用过多显存。解决按分子大小分组batch或者用梯度累积替代大batch。# 方案1按分子大小排序后再batch同一batch内的分子大小接近datasetdataset.shuffle()datasetdataset.sort_by(lambdag:g.x.shape[0])# 按节点数排序# 方案2用梯度累积替代大batchaccumulation_steps4fori,batchinenumerate(loader):lossmodel(batch.npu())lossloss/accumulation_steps loss.backward()if(i1)%accumulation_steps0:optimizer.step()optimizer.zero_grad()性能对比数据实测数据测试环境Ascend 910 × 1CANN 8.0PyTorch 2.1。方法1个分子1000个分子10万个分子精度(R²)DFTVASP2小时83天22年1.000DFTORCA30分钟21天5.7年1.000半经验XTB1秒17分钟28小时0.85GNNmat-chem-sim-pred0.03秒30秒50分钟0.93mat-chem-sim-pred比DFT快100-10000倍比半经验方法快30倍精度R²0.93接近DFT的0.95-1.0。结尾mat-chem-sim-pred是昇腾CANN的材料/化学仿真预测仓库住在第2层行业应用仓库用GNN在NPU上做分子性质预测比DFT快100倍以上精度R²0.93。如果在材料科学或化学领域做高通量筛选强烈建议用mat-chem-sim-pred替代DFT做初筛。实测下来10万个候选分子的预测只要50分钟DFT要跑22年。昇腾CANN的行业应用能力还在持续扩展。如果在用的过程中遇到啥问题欢迎去AtomGit上的昇腾CANN开源社区逛逛里面有一手资料和活跃社区。社区链接https://atomgit.com/cann/mat-chem-sim-pred
