ベンチマーク
並列化計算による高速化
ADFは、共有メモリタイプおよびLinuxクラスターのような分散メモリタイプの両方に対して有効な並列化が行われています。以下の例に示すように、エネルギー計算だけでなく、プロパティ計算などの多くの部分に対して優れた並列化効率が実現されています。
- エネルギー計算＋力の計算
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- 相対論を考慮した一点計算＋NMR計算
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カットオフ導入によるスケーリングの改善
STO基底関数は指数関数的に減衰するため、ADFでは十分離れている原子同士は相互作用しないという仮定をおき、カットオフを導入しています。これにより、本来は原子数の3乗に比例して計算時間がかかる部分で、１乗のオーダーに比例するまで計算量が軽減されています。
