Dechin的博客

摘要： 本文介绍了使用基于格点拉格朗日插值法的Particle Mesh Ewald算法，降低分子力场中的静电势能项计算复杂度的基本原理。静电势能的计算在Ewald求和框架下被拆分成了远程相互作用项和短程相互作用项，其中短程相互作用项关于实空间的点电荷间距快速收敛，而远程相互作用项在倒易空间慢速收敛。因此在远程相互作用的计算中，可以使用插值法降低单个倒易格点的计算复杂度，从而使得整体的远程相互作用项计算也能够快速收敛。 阅读全文

摘要： 本文通过线性插值和二次插值的形式，介绍了拉格朗日插值算法以及牛顿插值算法的基本形式。两种插值算法的最终函数形式是一致的，但是在不同场景下的参数求解计算量是不一致的，需要根据自己的应用场景选择更加合适的插值算法。 阅读全文

摘要： 本文介绍了Ewald求和计算方法在周期性边界条件下计算静电势能的方法。周期性的静电势函数并不是一个空间收敛的函数，通过Ewald求和可以将静电势切分为短程相互作用和长程相互作用，两项分别在实空间和倒易空间（或称傅里叶空间、k空间等）收敛。然后就可以进一步进行截断，用更少的代价获得更高精度的电势能计算结果。 阅读全文

摘要： 继前一篇文章中的一维傅里叶变换，本文介绍了多维傅里叶变换的物理图像和基本原理，并附带了Python简单实现。并将Python的计算结果与Numpy中已经实现的二维傅里叶变换的结果进行对比。 阅读全文

摘要： 本文介绍了离散傅里叶变换和快速傅里叶变换的基本原理及其对应的Python代码实现，并将计算结果与numpy所集成的fft函数进行对比。其实现在FFT计算的成熟工具已经有很多了，不论是CPU上scipy的fft模块还是GPU上的cufft动态链接库，都有非常好的性能。但还是得真正去了解计算背后的原理，和相关的物理图像，才能更恰当的使用这个强大的工具。 阅读全文

摘要： 本文给出了一个在Edge浏览器中配置深色背景的方案（参考文章中的进阶方案已经失效）。不仅可以使得浏览器的边框变成深色的，也可以改变网页显示时的颜色。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一种在Python中将Numpy数组转存为一个紧凑的二进制格式的文件，及其使用内存映射的形式进行读取的方案。一个二进制的数据流，不仅可以更加方便页形式的内存映射，相比于传统的Numpy单精度浮点数数组还有一个可哈希的特性。总体来说是一个对于高性能计算十分友好的存储格式，在cudaSPONGE中作为一个分子动力学模拟轨迹输出的格式使用。 阅读全文

摘要： 在开源Python项目中，如果使用到了Cython或者CUDA C++等需要编译的后端技术，那么要传到pypi上就需要经过一个PEP标准的审查。要通过审查，就要经过多个版本的Python的构建，以及auditwheel修复的过程。本文解决了一个auditwheel修复过程中有可能出现的rpath路径索引问题。 阅读全文

摘要： 本文介绍了基于Python的分布式框架Ray的基本安装与使用。Ray框架下不仅可以通过conda和Python十分方便的构建一个集群，还可以自动的对分布式任务进行并发处理，且支持GPU分布式任务的提交，极大的简化了手动分布式开发的工作量。 阅读全文

摘要： 如果使用Python第三方包的某一个版本有问题，而不同版本Python所对应的软件最新版本又不一致，这种情况下如何在requirements.txt文件中指定软件最高版本是非常重要的。这里根据PEP 508的规范，做了一个Numpy版本要求numpy<=1.21.6 || 1.28>numpy>=1.23的示例。 阅读全文

摘要： 分子动力学模拟是一个以时间换空间的方法，那么在时间尺度上留下轨迹之后，如何把轨迹做一个静态的展现，正是数据透视所解决的问题。CyFES是一个开源的、基于GPU硬件加速的数据透视高性能计算工具，我们通过一个蛋白-配体相互作用的运动轨迹的示例，演示一下CyFES的基本使用方法。 阅读全文

摘要： 对于一个纯Python的项目，从构建到发布是比较容易的。但是如果构建的轮子中含有C代码或者生成的动态链接库，那么构建发布有另外一套规则。我们需要经过manylinux平台的验证，以及动态链接库的固化等过程，还需要当心动态链接库的存放地址等信息。本文主要是提供了一个流程化的思路，具体操作对于不同的项目和平台来说差异是比较大的。 阅读全文

摘要： 本文介绍了使用Docker从DockerHub上下载容器镜像时很有可能出现的网络中断的问题。默认情况下，如果Docker下载镜像的过程中被中断了，是要从头开始下载的，而且再次下载也有可能受到网络波动的影响。这里提供了一种配置docker参数文件的方法，以及在该方案不生效的情况下的手动操作方法，最后实现了docker pull的断点续传。 阅读全文

摘要： 这篇文章介绍了在Cython中定义结构体，并在Python的Numpy数组/MemoryView和自定义结构体之间进行数据转换的方法。Cython有着非常Pythonic的编程范式，又具有接近于C语言的性能，对于Python开发者而言确实是一个很棒的工具。 阅读全文

摘要： 从Python接口调用GPU进行加速的方案有很多，包括Cupy和PyCuda以及之前介绍过的Numba，还可以使用MindSpore、PyTorch和Jax等成熟的深度学习框架，这里介绍了一种直接写CUDA Kernel函数的方案。为了能够做到CUDA-C和Python编程的分离，这里引入了Cython作为中间接口，这样一来Python开发者和C开发者可以去共同开发相应的高性能方法。 阅读全文