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图 1 (A)utomated (I)nteractive (I)nfrastructure and (D)atabase for Computational Science

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AiiDA 是一个旨在帮助研究者管理复杂工作流并保证工作流可重复性的python框架。

特性

  • 工作流(Workflows): 可通过python编写复杂的自动生成文档的工作流。它们连接了任意的在本地或远端计算资源上的可执行文件。基于事件的工作流引擎每小时可以支持成百上千的带有检查点的进程。
  • 数据可验证性(Data provenance): 自动追踪所有可验证性图中(provenance graph) 的输入、输出和元数据,以保证完整的可重复性。可在数以万计的数据图的节点中实现快速的结果查询。
  • 高性能集群接口(HPC interface): 将你的计算从一个集群转换到另一个集群运行,你只需修改一行代码。AiiDA 兼容各种任务调度软件 SLURM, PBS Pro, torque, SGE or LSF ,对这些都是开箱即用的。
  • 插件接口(Plugin interface): 对于新的计算模拟代码(生成输入,结果的解析)、新的任务调度工具、新的数据类型、新的数据传输方式等,AiiDA都支持以 插件 的形式扩展。
  • 开放科学(Open Science): 将你的可验证性图导出并将其与合作者分享,或上传到 Materials Cloud 以供所有人获取。
  • 开源(Open source): AiiDA采用协议 MIT open source license

参阅 AiiDA home page.

开始

  • AiiDA 教程 是一个不错的入门资料。
  • 之后,你会希望在你的机器上 安装 AiiDA
  • 为配置一个可用的实用环境,你可能需要阅读 配置 章节。
  • 进阶内容,完整的 AiiDA API reference (包含 模块索引), 当然你也随时可以查看 AiiDA git 仓库中 的源代码。

For developers

  • If you wish to start developing a plugin for AiiDA the Plugin Development section is a good place to start.
  • Practical information concerning how to set up your development environment and how to contribute to aiida core can be found on the AiiDA Wiki.
  • You are also more than welcome to join the AiiDA mailing list or contribute to aiida-core on GitHub.

如何引用

如果你在你的研究工作中使用了AiiDA,请引用以下文献:

Giovanni Pizzi, Andrea Cepellotti, Riccardo Sabatini, Nicola Marzari, and Boris Kozinsky, AiiDA: automated interactive infrastructure and database for computational science, Comp. Mat. Sci 111, 218-230 (2016); https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2015.09.013; http://www.aiida.net.

致谢

该项目受到 MARVEL National Centre for Competency in Research 的支持,受到 Swiss National Science FoundationMaX European Centre of Excellence 以及 Horizon 2020 EINFRA-5 program, Grant No. 676598 的资助。

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