技术背景

在前面一篇文章中，我们介绍了MindSponge的两种不同的安装与使用方法，让大家能够上手使用。这篇文章主要讲解MindSponge的软件架构，并且协同mindscience仓库讲解一下二者的区别。

整体架构

首先我们来了解一下MindSponge独立仓库的软件架构，其实核心部分的软件架构跟mindscience是一致的。

在这个架构图中，我们不仅可以看到MindSponge的内部模块划分，还能看到一个分子模拟数据处理的流程。

首先从一个模拟体系Molecule()开始，这个Molecule()可以独立定义，可以自行封装，也可以用Residue()来构建，里面存储有分子的基本信息，如坐标、原子名称等。
然后根据Molecule()提供的信息构建一个力场，形成一个PotentialCell()势能函数。这个势能函数，是基于模块化的EnergyCell()搭建的一个整体。而且除了力场本身之外，还可以接收外界输入的EnergyWrapper()，可用于添加神经网络力场，或者是增强采样产生的Bias()。这也是该架构的一个先进性的体现，虽然是一个MD软件，但不仅仅局限于做MD。
我们可以使用MindSpore内置的优化器，如Adam等，对Molecule()的Parameter进行更新迭代，可以自定义Updater()来对Molecule()进行更新。一般情况下，更新的依据主要来自于对PotentialCell()的自动微分。当然，也可以自行定义ForceCell()的内容。如果我们在动力学模拟的过程中，需要定义一些约束算法，或者是控温控压算法，都可以将相关的Controller()传入到Updater()中。
接下来的重点是要通过PotentialCell()来获取力，如果是以往传统的做法，只能通过取两点做差分的方法来得到一个作用力。但如果我们这里的所有计算都通过MindSpore的内置算子来实现的话，就可以使用MindSpore的自动微分来计算这个力。最终我们会得到一个ForceCell()传到Updater()里面，但是这一步对用户是不感知的，用户只需要定义好PotentialCell()这一块就足够了。或者用户也可以自行定义一个ForceModifier()传入到WithForceCell()，来构建一个自定义力场。
在具备了体系Molecule()、优化器Optimizer()和力场WithForceCell()之后，我们就可以开始基本的动力学模拟计算，此时就需要用到主程序Sponge()来对整个流程进行管理。并且，我们可以定义一些回调函数CallBack()给Sponge()进行任务追踪。比如RunInfo()可以在屏幕上输出指定步长的能量，或者是WriteH5MD可以将整个MD的轨迹保存到一个指定的hdf5格式的文件中，文件后缀名为h5md，可以在VMD中增加一个hdf5的插件来进行动态可视化。

软件模块

我们先来看一下MindSponge这边的软件项目主页：

针对于这其中的内容我们简单梳理一下：sponge/是核心目录，tutorials/和tests/显然是一些案例或者是测试用例的路径，docs/是一些文档或者是图片，其他的文件基本上是一些跟mindsponge仓库的安装相关的内容，所以我们重点关注下sponge/下的内容：

这里我们对照每一个目录来进行内容解析：

callback：回调函数。在运行分子动力学模拟程序的过程中，我们可能会有记录一些能量、力、速度、轨迹的需求，这时候就需要调用回调函数，对相应的内容进行输出。目前比较常用的回调函数，是RunInfo和WriteH5MD。RunInfo可以在屏幕上输出运行的结果，WriteH5MD则是把轨迹等输出到一个hdf5格式的文件里面，后缀为*.h5md，可以用https://gitee.com/helloyesterday/VMD-h5mdplugin这个VMD插件来进行可视化。
colvar：各种形式的参量。这里预定义了一些常用的参量，比如分子质心、原子间键长键角等。当然，用户也可以自己开发一些参量，可以用于增强采样。
control：控制器和约束算法。顾名思义，就是要对原子系统迭代的过程进行控制，比如温度参数和压强参数，甚至是控制键长键角，都是可以的。
core：主程序。这里就是Sponge()的存放路径，对整个模拟过程进行管理。
data：参数文件和模板文件。我们在使用模板构建分子系统力场的时候，会使用到一些模板文件和力场参数文件，这些文件就都存储在data目录下，并且有相应的文件读取函数。
function：非内置函数。对于一些公用的函数，一般都集中放在function路径下。
metrics：度量函数。在机器学习中一般该函数被用于衡量模型的好坏，这里我们一般就用来计算某个特定的参数，比如设定一个自定义的CV函数，可以与colvar中的内容配合使用。
optimizer：优化器和积分器。之所以我们可以使用AI框架来实现一个分子动力学模拟的框架，正是得益于分子动力学模拟与AI训练/推理之中的共性。在神经网络的训练中我们可以使用优化器来迭代损失函数，而在分子动力学模拟中就可以使用积分器（如Leap-Frog和Velocity-Verlet）来迭代势能函数。
partition：近邻表。在分子系统较大时，就不能考虑全连接的相互作用，只能考虑局部相互作用。而分子模拟的过程中，近邻表实际上每一步都在变化，因此需要一个单独用于计算近邻关系的Cell。
potential：势能函数。这个就不需要过多解释了，相当于力场里面每一项的内容分开写在了几个文件里面。
sampling：增强采样函数。可用于修改势能项，也可以直接修改力，可以加快采样的进程。
system：分子系统基类。存储有一个分子系统的基本信息，如原子名称、残基名称，还有最核心的原子构象坐标等等。

总结概要

分子模拟具有众多的应用场景，比如制药领域和材料领域，做好分子模拟的工作，可以极大程度上缩减新药物新材料的研发成本和研发周期。近几年随着GPT-4和Diffusion Model的大火，让大家意识到了AI已经具备了相当的解决问题的能力。因此基于AI的框架和模型，对比AI训练与分子模拟之间的共性，可以实现一个面向AI时代的分子模拟框架。本文主要介绍基于MindSpore框架实现的，MindSponge分子动力学模拟框架的软件架构。