並列化・拡張 - YADE / LIGGGHTS

並列化

項目	YADE	LIGGGHTS-PUBLIC	判定	注意
1台の計算機内	共有メモリ並列（OpenMP）やマルチスレッド対応部分がある。Python部分が支配すると伸びにくい。	複数プロセス並列計算（MPI）を中心に使う。	両方	両方に並列化の入口がある。並列化の単位が違う。
複数CPU並列計算	YADE-MPIやサブドメイン分割機能がある。	基本設計として複数CPU並列計算（MPI）と空間領域分割を使う。	両方	両方に複数CPU並列計算の入口がある。運用方法と対応範囲は要確認。
画像処理用計算機での高速化	GPU高速化の文書はあるが機能範囲に注意。	GPU/CUDA関連ライブラリはあるが、DEM粒子計算で使える範囲はビルドと対象機能に依存する。	要確認	GPU目的なら、使う接触モデルが対応するか個別確認が必要。
負荷分散	研究用途の分割機構がある。	LAMMPS系のプロセッサ/領域分割運用がある。	両方	両方で領域分割を扱うが、設定と対応モデルは同じではない。

追加したいもの	YADE	LIGGGHTS-PUBLIC	判定
新しい接触則	接触幾何（Ig2）、接触物性（Ip2）、力の式（Law2）を追加する。	接触部品、粒子間相互作用設定、条件設定（fix）を追加する。	両方
新しい境界制御	プログラミング言語Pythonでまず試作し、必要なら計算処理（Engine）化する。	条件設定（fix）を実装する。	両方
新しい出力	Pythonの記録処理またはC++の記録処理を追加する。	測定設定（compute）または保存設定（dump）を追加する。	両方
外部最適化	Pythonライブラリを直接呼べる。	外側のスクリプトから入力生成と結果読み込みを行う。	両方
既存産業DEMの部品利用	自作が多くなりやすい。	条件設定、三角形メッシュ壁、粒子投入、保存設定がそろう。	部分

観点	YADE	LIGGGHTS-PUBLIC
入力ファイルの読みやすさ	Pythonに慣れていれば読みやすい。自由度が高い分、書き方の流儀が分かれる。	LAMMPS型入力に慣れていれば読みやすい。コマンド名から機能を追える。
エラー追跡	Pythonのエラー表示とC++ログを併用する。	LAMMPS形式のエラーとログを追う。
モデル検証	小さいスクリプトで式と挙動を検証する。	既定例と公式ドキュメントに沿って検証する。
ケース管理	Pythonコードで管理する。パラメータを辞書、JSON、CSV化できる。	入力ファイル、読み込みファイル、変数、外部スクリプトで管理する。