第2回: シリコンにフェムト秒レーザーで穴を開ける——GPUシミュレーション“予習編”

要約：本番の「Si 薄膜 × フェムト秒レーザー」分子動力学を成功させるため、まず Quantum ESPRESSO で基礎データを収集しました。A100 80GB ×4 機での実測時間を整理し、どのケースが穴あけシミュレーションの何を支えるのかをストーリー仕立てで説明します。さらに、H200 NVL に置き換えた場合の時間短縮効果も展望します。

TL;DR：液体化と空孔形成が最重量級。A100×4 で 1 ステップ 70–95 秒、総時間は 2.8–3.7 時間級。Bulk/Strain は 1 ステップ 2–3 秒台で網羅向き。H200 NVL×4 なら概ね 1.7–2.3×（推定）短縮、8GPU でさらに半減レンジ。

なぜ“予習”が必要か：ケースの役割を物語で理解

① Bulk（バルク）＝「健康診断」

シリコン結晶の標準状態を決めます。これがないと、レーザー照射後の「異常」を正しく比較できません。

② Strain（ひずみ）＝「耐久テスト」

引張・圧縮で材料の応力–歪み特性を把握。レーザーによる瞬間的な膨張・収縮を理解する基盤となります。

③ Liquid（液体化）＝「氷が解ける瞬間の再現」

レーザー直下では Si が溶融します。液体状態を正しく記述できなければ、溶け拡がりや再凝固の描像は成立しません。計算負荷は最重量級。

④ Void（空孔）＝「割れ目のタネ」

欠陥や空孔は、穴あけの起点になります。局所的な応力集中や熱流入を理解するために必須です。

A100×4 実測まとめ（WALL 時間）

総時間ランキング

1ステップあたり時間ランキング

GPU スケーリング展望

今回の A100×4 実測を基準に、H200 NVL 導入時の短縮効果を推定します。

• A100×4 → H200 NVL×4：性能比から 約1.7–2.3倍 の高速化を期待
• H200 NVL×8：さらに 約2倍 の並列効率向上を見込む（理論値ベース）
• 液体・空孔ケースでは数時間規模 → 1時間未満へ圧縮 可能性あり

まとめ

フェムト秒レーザーによる Si 薄膜穴あけシミュレーションは、ただ「照射して観察」では動きません。Bulk / Strain / Liquid / Void の多面的な“予習”を積み上げて初めて、正確かつ説得力ある描像が得られます。

そして、この重い計算を支えるのが GPU サーバ。今回の A100 実測と、次世代 H200 NVL のスケーリング予測は、そのまま GPU サーバ導入の ROI 試算にも直結します。

次回予告

次回は、今回の下ごしらえ結果を DeepMD 学習に投入し、いよいよ「Si 薄膜 × フェムト秒レーザー照射」の本番分子動力学シミュレーションに挑みます。ここからが GPU サーバの真価が問われる場面。H200 NVL の導入効果を可視化し、導入検討の材料となるデータを提示していきます。