研究ノート｜LLZO短絡を「界面成長」から「粒界×Li偏析」へ：前駆現象から最短で攻める
> 研究ノート H200 NVL Quantum ESPRESSO Allegro / NequIP LAMMPS
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> RTX PRO 6000 Blackwell などの GPU で Power Limit（電力上限）を設定する方法 この記事では、前回の RTX PRO 6000 Blackwell サーバーエディション 4GPU マシンでのパワーリミット検証 を読んだ方向けに、 nvidia-smi を使って Power Limit を確認・変更する具体的な手順 を、…
これまでは TDP 300W クラスの GPU（A100 や RTX 6000 Ada など）が「高性能 GPU」の代表でしたが、H200 NVL や RTX PRO 6000 Blackwell サーバーエディション 96GB 600W のように、 TDP 600W 級の GPU がいよいよ現実的な選択肢になってきました。 Blackwell 世代では、T…
Quantum ESPRESSO 7.4.1 / PBE / Li-bcc と LLZO の DOS（状態密度）を GPUで短時間に可視化 追記（2025-12-13）｜方針更新 Li（金属）はフェルミ準位 E F で DOS > 0（電子が動ける）、LLZO は E F 近傍で DOS ≈ 0（バンドギャップあり）。 シンプルな可視化でも「 電子を通す材料…
> Ep0-R｜LLZO-Li Dendrite Growth: DeepMDからML-IAP (Allegro) への世代交代 追記（2025-12-13） 本シリーズは方針を更新し、まず LLZO粒界におけるLi偏析・集積（短絡の前駆現象） を優先して解析します。最新ロードマップは 研究ノート（ハブ） をご覧ください。 なお本稿は「DeepMD世代 → …
> Ep1-R｜LLZO/Li Interface Construction & DFT Dataset for ML-IAP 追記（2025-12-13） 本シリーズは方針を更新し、まず LLZO粒界におけるLi偏析・集積（短絡の前駆現象） を優先して解析します。最新ロードマップは 研究ノート（ハブ） をご覧ください。 なお本稿の「LLZO/Li界面のDF…
> Ep2-R｜GPU-Accelerated QE ＋ Allegro Training on H200 NVL 追記（2025-12-13） 本シリーズは方針を更新し、まず LLZO粒界におけるLi偏析・集積（短絡の前駆現象） を優先して解析します。最新ロードマップは 研究ノート（ハブ） をご覧ください。 本稿は「QE → extxyz → NequIP…
> 追記（2025-12-13） 本シリーズは方針を更新し、まず LLZO粒界におけるLi偏析・集積（短絡の前駆現象） を優先して解析します。最新ロードマップは 研究ノート（ハブ） をご覧ください。 本稿の内容（LAMMPS + Allegro のGPUスケーリング実測）は、粒界編でもそのまま基礎ベンチとして利用します。 PyTorch で学習した ML-I…
> Ep.2｜LLZO–Li 界面を Quantum ESPRESSO + GPU で幾何最適化する シリーズ：固体電解質 LLZO と Li 金属界面の第一原理計算 → データ拡張 → DeepMD 学習 → 大規模MD（旧シリーズ） 追記（2025-12-13）｜方針更新 最新シリーズでは、LLZO短絡（デンドライト）を段階分解し、まず LLZO粒界×L…
> 追記（2025-12-13）｜方針更新 最新シリーズでは、LLZO短絡（デンドライト）を段階分解し、まず LLZO粒界×Li偏析（前駆現象） を優先して解析しています。 最新ロードマップ： 研究ノート（ハブ） 本記事は DeepMD 世代 （旧シリーズ）の導入記事として残し、再現手順の参考にしてください。