CANN LJForceFused算子测试报告

LJForceFused 算子测试报告

【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

作者

• 刘非(@Magic_LF)

学术指导

• 黄剑兴（@huangjianxing）

1. 概述

本报告覆盖 Chemical SIG 提交的分子动力学力场融合算子 LJForceFused 的测试验证工作。

新增特性清单：

• LJForceFused 算子：Lennard-Jones 势能和原子间作用力融合计算
• 支持可配置的 LJ 参数（epsilon、sigma、cutoff）
• 牛顿第三定律优化，计算量减少 50%
• 截断距离优化，避免无效计算

测试活动：

• 功能测试：验证算子基本功能正确性
• 精度测试：与 NumPy CPU 双精度参考实现对比
• 性能测试：与 NumPy CPU 和 PyTorch CPU 实现对比
• 可靠性测试：边界条件、异常输入测试
• 兼容性测试：不同 CANN 版本配套验证

2. 版本测试信息

硬件和版本要求

测试时间：2026年2月

测试repo源：cann-contrib-chemical/operators/causal/LJForceFused

3. 测试结论

LJForceFused 算子 v1.0.0 版本，共计执行24个测试用例，发现0个问题。整体质量良好，满足出口质量标准，建议发布。

4. 特性质量评估

4.1 功能测试详情

4.2 精度测试详情

测试方法：

• 参考实现：NumPy CPU 双精度实现
• 比较指标：力最大误差、力平均误差、能量绝对误差、能量相对误差
• 通过标准：相对误差 < 1%

测试数据生成：

np.random.seed(42) box = max(15.0, N ** (1/3) * 4.0) positions = np.random.rand(N, 3).astype(np.float32) * box epsilon = 0.01 # eV (Argon) sigma = 3.4 # Angstrom cutoff = 10.0 # Angstrom

精度测试结果：

牛顿第三定律验证：

根据牛顿第三定律，系统总力应为零（动量守恒）。测试结果显示总力在数值精度范围内接近零（< 1e-10），验证通过。

5. DFX专项质量评估

5.1 安全测试

安全测试结论：算子实现了完善的输入参数校验，无安全漏洞。

5.2 可靠性测试

边界条件测试说明：

# 两原子-平衡距离：r = sigma 时，势能 V = 4ε(1 - 1) = 0 positions = np.array([[0, 0, 0], [sigma, 0, 0]]) assert abs(energy) < 0.01 # 能量接近零 # 两原子-排斥距离：r < sigma 时，r^-12 项主导，势能为正 positions = np.array([[0, 0, 0], [sigma * 0.9, 0, 0]]) assert energy > 0 # 排斥势能 # 超出截断距离：r > cutoff 时，不计算相互作用 positions = np.array([[0, 0, 0], [cutoff + 1.0, 0, 0]]) assert energy == 0.0 and np.allclose(forces, 0.0)

5.3 性能测试

测试方法：

• 对比基准：NumPy CPU 参考实现、PyTorch CPU 向量化实现
• 测试迭代：CPU 3次，NPU 10次（预热后）
• 计时方式：time.perf_counter() + ACL 同步

性能对比数据：

性能分析：

1. 加速比趋势：随着原子数增加，加速比显著提升。N=64 时加速 17.5x，N=256 时加速 109.9x。原因：O(N²) 计算量增长，融合优势更明显。

2. PyTorch 内核调用分析：PyTorch 实现需要约 20+ 次内核调用（距离向量计算、距离平方计算、掩码创建、LJ 势能计算、力向量计算等），而融合算子仅需 1 次内核调用。

3. 融合算子优势：

   • 单次内核调用完成所有计算
   • 数据在 UB 内复用，减少 GM 访问
   • 无内核启动开销累积

5.4 兼容性测试

兼容性评估：通过

6. 测试执行评估

6.1 测试覆盖

总计：24 个测试用例，覆盖率 100%，通过率 100%

6.2 内存占用评估

内存分析：

• PyTorch 实现需要创建多个 N×N 中间张量存储广播结果
• 融合算子直接在 Kernel 内计算，无需中间存储
• 内存节省约 99%，适合大规模分子动力学模拟

7. 遗留问题和关键风险

不涉及

7.1 遗留问题统计

7.2 遗留问题列表

无遗留问题。

8. 附件

8.1 复现方法

快速测试：

cd operators/causal/LJForceFused source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh bash build.sh clean cd test && python quick_test.py

完整基准测试：

cd operators/causal/LJForceFused/test python benchmark_lj_force.py

pytest 单元测试：

cd operators/causal/LJForceFused pytest test/test_lj_force.py -v

8.2 算子物理背景

Lennard-Jones 势能公式：

$$V_{LJ}(r) = 4\epsilon \left[ \left(\frac{\sigma}{r}\right)^{12} - \left(\frac{\sigma}{r}\right)^{6} \right]$$

Lennard-Jones 力公式：

$$F_{LJ}(r) = \frac{24\epsilon}{r^2} \left[ 2\left(\frac{\sigma}{r}\right)^{12} - \left(\frac{\sigma}{r}\right)^{6} \right] \cdot \vec{r}$$

其中：

• ε (epsilon): 势阱深度
• σ (sigma): 零势能距离
• r: 原子间距离

典型参数（Argon）：

• epsilon = 0.0103 eV
• sigma = 3.4 Å
• cutoff = 10.0 Å

报告生成时间：2026年2月

测试执行人：Chemical SIG Committer liufei

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