CANN DPD算子API参考

DPD算子API参考文档

【免费下载链接】mat-chem-sim-pred面向工业领域，聚焦计算仿真、预测两大核心场景，构建面向流程工业"机理+数据"双轮驱动的领域计算层，推动AI for Science在材料化学领域的深度应用。项目地址: https://gitcode.com/cann/mat-chem-sim-pred

概述

本文档提供DPD（耗散粒子动力学）Ascend C算子的完整API参考，包括主机端接口、内核函数、数据结构和使用示例。

1. 主机端API

1.1 核心类

DpdSimulator类

DPD模拟器主类，提供完整的模拟功能。

头文件:dpd_host.h

构造函数:

DpdSimulator();

析构函数:

~DpdSimulator();

主要方法:

初始化

bool initialize(const DpdParams& params);

初始化模拟器。

• 参数:params- DPD模拟参数
• 返回:true成功，false失败

从文件初始化

bool initialize_from_file(const std::string& config_file);

从配置文件初始化。

• 参数:config_file- JSON配置文件路径
• 返回:true成功，false失败

设置粒子数据

void set_particle_data(const ParticleData& data);

设置粒子初始状态。

• 参数:data- 粒子数据

设置随机位置

void set_random_positions();

随机初始化粒子位置（在模拟盒子内）。

设置随机速度

void set_random_velocities(float temperature = 1.0f);

按麦克斯韦分布初始化粒子速度。

• 参数:temperature- 温度（k_B T单位）

运行完整模拟

DpdResult run_simulation();

运行完整模拟（参数中指定的步数）。

• 返回: 模拟结果

运行指定步数

DpdResult run_step(int32_t num_steps = 1);

运行指定数量的时间步。

• 参数:num_steps- 要运行的步数
• 返回: 模拟结果

获取当前状态

ParticleData get_current_state() const;

获取当前粒子状态。

• 返回: 粒子数据

获取参数

DpdParams get_parameters() const;

获取当前模拟参数。

• 返回: DPD参数

检查初始化状态

bool is_initialized() const;

检查模拟器是否已初始化。

• 返回:true已初始化

计算动能

float compute_kinetic_energy() const;

计算系统总动能。

• 返回: 动能值

计算温度

float compute_temperature() const;

计算系统温度。

• 返回: 温度值（k_B T单位）

重建邻居列表

void rebuild_neighbor_list();

手动重建邻居列表。

获取邻居列表

const HostNeighborList& get_neighbor_list() const;

获取当前邻居列表。

• 返回: 邻居列表引用

获取错误信息

std::string get_last_error() const;

获取最后错误信息。

• 返回: 错误描述

清空错误

void clear_error();

清空错误状态。

1.2 数据结构

DpdParams结构体

DPD模拟参数。

定义:

struct DpdParams { // 时间参数 float dt; // 时间步长 float total_time; // 总模拟时间 int32_t num_steps; // 总步数 // 力场参数 float rc; // 截断半径 float a_ij; // 保守力系数 float gamma; // 耗散系数 float sigma; // 随机力系数 float kBT; // 热浴能量 // 系统参数 float box_size[3]; // 模拟盒子尺寸 [Lx, Ly, Lz] int32_t num_particles; // 粒子总数 float particle_mass; // 粒子质量 // 随机数参数 int32_t random_seed; // 随机数种子 // 性能参数 int32_t num_cores; // AI Core数量 int32_t vector_len; // 向量化长度 // 输出控制 int32_t output_freq; // 输出频率 bool enable_energy; // 能量计算 bool enable_pressure; // 压力计算 // 构造函数 DpdParams(); };

默认值:

dt = 0.01f rc = 1.0f a_ij = 25.0f gamma = 4.5f sigma = 3.0f kBT = 1.0f box_size = [10.0f, 10.0f, 10.0f] num_particles = 1000 particle_mass = 1.0f random_seed = 12345 num_cores = 32 vector_len = 16 output_freq = 10 enable_energy = true enable_pressure = false

ParticleData结构体

粒子数据容器。

定义:

struct ParticleData { std::vector<float> positions; // 位置 [x1,y1,z1, x2,y2,z2, ...] std::vector<float> velocities; // 速度 [vx1,vy1,vz1, vx2,vy2,vz2, ...] std::vector<float> forces; // 力 [fx1,fy1,fz1, fx2,fy2,fz2, ...] std::vector<int32_t> types; // 粒子类型 // 构造函数 ParticleData(int32_t num_particles = 0); // 方法 void resize(int32_t num_particles); int32_t size() const; bool validate() const; };

方法:

• resize(): 调整数据大小
• size(): 获取粒子数量
• validate(): 验证数据一致性

DpdResult结构体

模拟结果。

定义:

struct DpdResult { // 最终状态 ParticleData final_state; // 时间序列 std::vector<float> time_points; std::vector<float> kinetic_energy; std::vector<float> potential_energy; std::vector<float> total_energy; std::vector<float> temperature; std::vector<float> pressure; // 性能统计 float total_time; // 总模拟时间（秒） float steps_per_second;// 每秒步数 int32_t num_steps; // 实际步数 // 状态 bool success; std::string error_msg; // 构造函数 DpdResult(); };

1.3 工具函数

文件IO

namespace dpd_utils { bool save_particle_data(const ParticleData& data, const std::string& filename); bool load_particle_data(ParticleData& data, const std::string& filename); bool save_simulation_result(const DpdResult& result, const std::string& filename); bool load_simulation_result(DpdResult& result, const std::string& filename); }

数据生成

namespace dpd_utils { ParticleData create_cubic_lattice(int32_t particles_per_side, float spacing); ParticleData create_random_system(int32_t num_particles, const float box_size[3]); }

参数验证

namespace dpd_utils { bool validate_parameters(const DpdParams& params); bool validate_particle_data(const ParticleData& data, const DpdParams& params); }

1.4 C风格接口

创建和销毁

void* dpd_create_simulator(); void dpd_destroy_simulator(void* simulator);

初始化

int dpd_initialize(void* simulator, const DpdParams* params); int dpd_initialize_from_file(void* simulator, const char* config_file);

数据设置

void dpd_set_particle_data(void* simulator, const ParticleData* data); void dpd_set_random_positions(void* simulator); void dpd_set_random_velocities(void* simulator, float temperature);

运行模拟

DpdResult* dpd_run_simulation(void* simulator); DpdResult* dpd_run_step(void* simulator, int32_t num_steps);

状态获取

ParticleData* dpd_get_current_state(void* simulator); DpdParams* dpd_get_parameters(void* simulator); int dpd_is_initialized(void* simulator);

内存管理

void dpd_free_particle_data(ParticleData* data); void dpd_free_result(DpdResult* result); void dpd_free_params(DpdParams* params);

2. 内核端API

2.1 核函数

dpd_kernel核函数

DPD计算主核函数。

定义:

extern "C" __global__ __aicore__ void dpd_kernel( uint8_t* pos_gm, // 位置数据（输入/输出） uint8_t* vel_gm, // 速度数据（输入/输出） uint8_t* force_gm, // 力数据（输出） uint8_t* params_gm, // 模拟参数 uint8_t* tiling_gm // Tiling参数 );

参数说明:

• pos_gm: 全局内存中的位置数据，格式为[x1,y1,z1, x2,y2,z2, ...]
• vel_gm: 全局内存中的速度数据，格式同上
• force_gm: 全局内存中的力数据，格式同上
• params_gm: 模拟参数结构体
• tiling_gm: Tiling策略结构体

2.2 数据结构

Particle结构体

内核端粒子数据结构。

定义:

struct alignas(32) Particle { fp32_t x, y, z; // 位置 fp32_t vx, vy, vz; // 速度 fp32_t fx, fy, fz; // 力 fp32_t type; // 粒子类型 };

SimParams结构体

内核端模拟参数。

定义:

struct SimParams { fp32_t dt; // 时间步长 fp32_t rc; // 截断半径 fp32_t a_ij; // 保守力系数 fp32_t gamma; // 耗散系数 fp32_t sigma; // 随机力系数 fp32_t kBT; // 热浴能量 fp32_t box_size[3]; // 模拟盒子尺寸 int32_t num_particles; // 粒子总数 int32_t seed; // 随机数种子 };

DpdTiling结构体

Tiling策略。

定义:

struct DpdTiling { // 粒子分块 int32_t total_particles; // 总粒子数 int32_t block_size; // 块大小 int32_t num_blocks; // 总块数 int32_t block_idx; // 当前块索引 // 邻居列表 int32_t max_neighbors; // 最大邻居数 int32_t neighbor_capacity; // 邻居容量 // 内存布局 int32_t ub_particle_capacity; // UB粒子容量 int32_t l1_particle_capacity; // L1粒子容量 // 并行计算 int32_t core_id; // AI Core ID int32_t num_cores; // 总AI Core数 int32_t vector_len; // 向量化长度 // 性能优化 int32_t double_buffer_size; // 双缓冲大小 int32_t prefetch_distance; // 预取距离 // 验证 int32_t checksum; // 校验和 };

2.3 辅助函数

距离计算

__aicore__ inline fp32_t distance_squared( fp32_t dx, fp32_t dy, fp32_t dz);

计算距离平方。

周期性边界距离

__aicore__ inline fp32_t pbc_distance( fp32_t dx, fp32_t dy, fp32_t dz, const fp32_t box_size[3]);

考虑PBC的距离计算。

应用周期性边界

__aicore__ inline void apply_pbc( fp32_t& x, fp32_t& y, fp32_t& z, const fp32_t box_size[3]);

应用周期性边界条件。

DPD力计算

__aicore__ inline void compute_dpd_forces( Particle& pi, Particle& pj, const SimParams& params, __ub__ fp32_t* rand_buf);

计算两个粒子间的DPD作用力。

Velocity-Verlet第一步

__aicore__ inline void velocity_verlet_step1( Particle& p, const SimParams& params);

Velocity-Verlet积分第一步。

Velocity-Verlet第二步

__aicore__ inline void velocity_verlet_step2( Particle& p, const SimParams& params);

Velocity-Verlet积分第二步。

向量化加载

template<int VEC_LEN> __aicore__ inline void vec_load_particles( __gm__ uint8_t* gm_addr, __ub__ Particle* ub_buf, int32_t offset, int32_t num_particles);

向量化加载粒子数据。

向量化存储

template<int VEC_LEN> __aicore__ inline void vec_store_particles( __ub__ Particle* ub_buf, __gm__ uint8_t* gm_addr, int32_t offset, int32_t num_particles);

向量化存储粒子数据。

3. Python API

3.1 安装

pip install dpd-op

3.2 基本使用

import dpd_op # 创建模拟器 simulator = dpd_op.DpdSimulator() # 设置参数 params = dpd_op.DpdParams() params.num_particles = 1000 params.box_size = [10.0, 10.0, 10.0] params.dt = 0.01 params.num_steps = 100 # 初始化 simulator.initialize(params) # 设置初始条件 simulator.set_random_positions() simulator.set_random_velocities(temperature=1.0) # 运行模拟 result = simulator.run_simulation() if result.success: print(f"模拟完成: {result.total_time:.2f}秒") print(f"性能: {result.steps_per_second:.1f}步/秒") # 获取最终状态 final_state = result.final_state positions = np.array(final_state.positions).reshape(-1, 3) velocities = np.array(final_state.velocities).reshape(-1, 3) print(f"最终温度: {simulator.compute_temperature():.3f}") else: print(f"模拟失败: {result.error_msg}")

3.3 高级功能

逐步模拟

# 逐步运行 for step in range(100): result = simulator.run_step(1) if not result.success: break if step % 10 == 0: ke = simulator.compute_kinetic_energy() temp = simulator.compute_temperature() print(f"步 {step}: 动能={ke:.3f}, 温度={temp:.3f}")

能量监控

# 启用能量输出 simulator.enable_energy_output(True) # 运行模拟并记录能量 result = simulator.run_simulation() if result.success and hasattr(result, 'kinetic_energy'): import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(result.time_points, result.kinetic_energy) plt.xlabel('时间') plt.ylabel('动能') plt.title('DPD模拟能量演化') plt.show()

邻居列表访问

# 重建邻居列表 simulator.rebuild_neighbor_list() # 获取邻居列表 neighbor_list = simulator.get_neighbor_list() # 访问特定粒子的邻居 particle_idx = 0 neighbors = neighbor_list.indices[particle_idx] distances = neighbor_list.distances[particle_idx] print(f"粒子 {particle_idx} 有 {len(neighbors)} 个邻居") for i, (n_idx, dist) in enumerate(zip(neighbors, distances)): print(f" 邻居 {i}: 索引={n_idx}, 距离={dist:.3f}")

4. 配置参考

4.1 JSON配置文件格式

{ "dpd_params": { "dt": 0.01, "rc": 1.0, "a_ij": 25.0, "gamma": 4.5, "sigma": 3.0, "kBT": 1.0, "box_size": [10.0, 10.0, 10.0], "num_particles": 1000, "particle_mass": 1.0, "random_seed": 12345, "num_steps": 100, "output_freq": 10, "enable_energy": true, "enable_pressure": false }, "initialization": { "random_positions": true, "random_velocities": true, "initial_temperature": 1.0 }, "performance": { "num_cores": 32, "vector_len": 16, "double_buffer": true } }

4.2 YAML配置文件格式

dpd_params: dt: 0.01 rc: 1.0 a_ij: 25.0 gamma: 4.5 sigma: 3.0 kBT: 1.0 box_size: [10.0, 10.0, 10.0] num_particles: 1000 particle_mass: 1.0 random_seed: 12345 num_steps: 100 output_freq: 10 enable_energy: true enable_pressure: false initialization: random_positions: true random_velocities: true initial_temperature: 1.0 performance: num_cores: 32 vector_len: 16 double_buffer: true

5. 错误代码

5.1 错误类型

初始化错误

• DPD_ERROR_INIT_FAILED: 初始化失败
• DPD_ERROR_INVALID_PARAMS: 参数无效
• DPD_ERROR_MEMORY_ALLOC: 内存分配失败

运行时错误

• DPD_ERROR_DEVICE_UNAVAILABLE: 设备不可用
• DPD_ERROR_KERNEL_LAUNCH: 核函数启动失败
• DPD_ERROR_SIMULATION_FAILED: 模拟失败

数据错误

• DPD_ERROR_INVALID_DATA: 数据无效
• DPD_ERROR_DATA_SIZE_MISMATCH: 数据大小不匹配
• DPD_ERROR_FILE_IO: 文件IO错误

5.2 错误处理示例

try { DpdSimulator simulator; DpdParams params; if (!simulator.initialize(params)) { std::string error = simulator.get_last_error(); std::cerr << "初始化失败: " << error << std::endl; return; } DpdResult result = simulator.run_simulation(); if (!result.success) { std::cerr << "模拟失败: " << result.error_msg << std::endl; return; } // 处理成功结果 process_result(result); } catch (const DpdException& e) { std::cerr << "DPD异常: " << e.what() << std::endl; } catch (const std::exception& e) { std::cerr << "标准异常: " << e.what() << std::endl; }

6. 性能调优API

6.1 性能参数设置

// 设置AI Core数量 params.num_cores = 64; // 使用64个AI Core // 设置向量化长度 params.vector_len = 32; // 使用32位向量 // 启用双缓冲 simulator.enable_double_buffer(true); // 设置预取距离 simulator.set_prefetch_distance(2);

6.2 性能监控

// 获取性能统计 float sim_time = simulator.get_simulation_time(); int32_t steps = simulator.get_completed_steps(); float steps_per_sec = simulator.get_steps_per_second(); // 获取详细性能数据 PerformanceStats stats = simulator.get_performance_stats(); std::cout << "计算时间: " << stats.compute_time << "秒" << std::endl; std::cout << "搬运时间: " << stats.memory_time << "秒" << std::endl; std::cout << "同步时间: " << stats.sync_time << "秒" << std::endl; std::cout << "计算占比: " << stats.compute_ratio * 100 << "%" << std::endl;

7. 扩展API

7.1 自定义力场

// 自定义力场接口 class CustomForceField { public: virtual void compute_forces(ParticleData& data, const DpdParams& params) = 0; virtual ~CustomForceField() = default; }; // 注册自定义力场 simulator.register_force_field(std::make_shared<MyForceField>());

7.2 自定义积分器

// 自定义积分器接口 class CustomIntegrator { public: virtual void integrate(ParticleData& data, const DpdParams& params, float dt) = 0; virtual ~CustomIntegrator() = default; }; // 注册自定义积分器 simulator.register_integrator(std::make_shared<MyIntegrator>());

7.3 回调函数

// 步进回调 simulator.set_step_callback([](https://gitcode.com/cann/mat-chem-sim-pred/blob/5ee213f8c6539ff3661fa2f37fc0af11e6e3227e/scientific-computing/Dissipative_particle_dynamics/docs/int step, float time, const ParticleData& data?utm_source=gitcode_repo_files) { std::cout << "步 " << step << ", 时间 " << time << std::endl; return true; // 返回false可停止模拟 }); // 能量回调 simulator.set_energy_callback([](https://gitcode.com/cann/mat-chem-sim-pred/blob/5ee213f8c6539ff3661fa2f37fc0af11e6e3227e/scientific-computing/Dissipative_particle_dynamics/docs/float ke, float pe, float te?utm_source=gitcode_repo_files) { std::cout << "能量: KE=" << ke << ", PE=" << pe << ", TE=" << te << std::endl; });

8. 版本兼容性

8.1 API版本

// 获取API版本 std::string version = dpd_op::get_version(); std::cout << "DPD算子版本: " << version << std::endl; // 检查兼容性 if (dpd_op::check_compatibility("1.0.0")) { std::cout << "API兼容" << std::endl; } else { std::cout << "API不兼容，需要升级" << std::endl; }

8.2 向后兼容性

• v1.0.x: 基础API，稳定版本
• v1.1.x: 添加性能监控API
• v2.0.x: 重大更新，API有变化

9. 最佳实践

9.1 内存管理

// 使用智能指针管理资源 auto simulator = std::make_unique<DpdSimulator>(); auto params = std::make_unique<DpdParams>(); // 及时释放大内存 { ParticleData large_data(1000000); // 使用数据 } // large_data在此自动释放

9.2 错误处理

// 使用RAII包装器 class DpdSimulatorWrapper { public: DpdSimulatorWrapper() : simulator_(std::make_unique<DpdSimulator>()) {} bool initialize(const DpdParams& params) { if (!simulator_->initialize(params)) { last_error_ = simulator_->get_last_error(); return false; } return true; } const std::string& get_last_error() const { return last_error_; } private: std::unique_ptr<DpdSimulator> simulator_; std::string last_error_; };

9.3 性能优化

// 批量处理 const int BATCH_SIZE = 1000; for (int i = 0; i < total_steps; i += BATCH_SIZE) { int steps = std::min(BATCH_SIZE, total_steps - i); auto result = simulator.run_step(steps); // 处理结果 } // 重用内存 ParticleData reusable_data; reusable_data.resize(max_particles); // 异步执行 auto future = std::async(std::launch::async, [&]() { return simulator.run_simulation(); }); // 执行其他任务 auto result = future.get();

10. 示例代码

10.1 完整C++示例

#include "dpd_host.h" #include <iostream> #include <chrono> int main() { try { // 1. 创建模拟器 DpdSimulator simulator; // 2. 设置参数 DpdParams params; params.num_particles = 10000; params.box_size[0] = params.box_size[1] = params.box_size[2] = 20.0f; params.dt = 0.01f; params.num_steps = 1000; params.output_freq = 100; // 3. 初始化 if (!simulator.initialize(params)) { std::cerr << "初始化失败: " << simulator.get_last_error() << std::endl; return 1; } // 4. 设置初始条件 simulator.set_random_positions(); simulator.set_random_velocities(1.0f); // 5. 运行模拟 auto start = std::chrono::steady_clock::now(); DpdResult result = simulator.run_simulation(); auto end = std::chrono::steady_clock::now(); // 6. 处理结果 if (result.success) { auto duration = std::chrono::duration<double>(end - start); std::cout << "模拟成功!" << std::endl; std::cout << "模拟时间: " << result.total_time << "秒" << std::endl; std::cout << "实际耗时: " << duration.count() << "秒" << std::endl; std::cout << "性能: " << result.steps_per_second << "步/秒" << std::endl; std::cout << "最终温度: " << simulator.compute_temperature() << std::endl; // 保存结果 dpd_utils::save_simulation_result(result, "simulation_result.json"); } else { std::cerr << "模拟失败: " << result.error_msg << std::endl; return 1; } } catch (const std::exception& e) { std::cerr << "异常: " << e.what() << std::endl; return 1; } return 0; }

10.2 完整Python示例

import dpd_op import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def run_dpd_simulation(): """运行DPD模拟并分析结果""" # 创建模拟器 simulator = dpd_op.DpdSimulator() # 设置参数 params = dpd_op.DpdParams() params.num_particles = 5000 params.box_size = [15.0, 15.0, 15.0] params.dt = 0.01 params.num_steps = 500 params.output_freq = 10 # 初始化 if not simulator.initialize(params): print(f"初始化失败: {simulator.get_last_error()}") return # 设置初始条件 simulator.set_random_positions() simulator.set_random_velocities(temperature=1.0) # 运行模拟 result = simulator.run_simulation() if result.success: print(f"模拟成功!") print(f"时间: {result.total_time:.2f}秒") print(f"性能: {result.steps_per_second:.1f}步/秒") print(f"最终温度: {simulator.compute_temperature():.3f}") # 绘制能量演化 if hasattr(result, 'kinetic_energy') and result.kinetic_energy: plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(result.time_points, result.kinetic_energy) plt.xlabel('时间') plt.ylabel('动能') plt.title('DPD模拟能量演化') plt.grid(True) plt.savefig('energy_evolution.png') plt.show() # 保存最终状态 final_state = result.final_state positions = np.array(final_state.positions).reshape(-1, 3) np.save('final_positions.npy', positions) else: print(f"模拟失败: {result.error_msg}") if __name__ == "__main__": run_dpd_simulation()

文档版本: 1.0.0
最后更新: 2026-04-06
API版本: v1.0.0
兼容性: CANN 5.0+，PyTorch 1.8+

更多信息:

• 示例代码:examples/目录
• 测试用例:tests/目录
• 问题反馈: GitHub Issues

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