Allegro + LAMMPS ベンチ（LLZO+Li / 50k atoms / dt=1fs）

Proof：Allegro + LAMMPS ベンチ（LLZO+Li / 50k atoms / 300K / dt=1fs）

• 測定環境（baseline）：NVIDIA A100 80GB ×4（※販売機種はH200 NVL。ベンチ手順の再現性を先に固めます）
• 1GPU（1ジョブ）：TBD steps/s（TBD ns/day）
• 4GPU（4レプリカ並列・同条件）：合計 TBD ns/day（= 4条件/同時実行）
• 4GPU（強スケール・空間分割）：1→2→4GPU：TBD×（参考）
• 詳細：→ /benchmarks/lammps-allegro-llzo-li-50k/
• H200 NVL実測：同一ベンチを PoCで実行して提示（NDA/閉域OK）

条件（固定）

• 系：LLZO + Li（固定）
• 原子数：50k atoms（固定）
• 温度：300K
• タイムステップ：dt = 1fs
• ポテンシャル：Allegro（QE由来データで学習した固定モデル）
• 実装：LAMMPS + Allegro interface

ベンチ1：4GPUは「4条件（4レプリカ）並列」が主役

• 1GPU = 1ジョブ
• 4GPU = 同一条件のレプリカを4本同時（seedだけ変える）
• 目的：探索/統計を4倍にする（4GPU 30Mの価値説明に直結）

（ここに結果テーブルを追記していきます）

ベンチ2：強スケール（空間分割）1→2→4GPU（参考）

• 同じ50kで、1ジョブを1→2→4GPUで速くする
• 目的：FAQ「1本は速くなる？」への回答

（ここに結果テーブルを追記）

注意（誤認防止）

• 公開値はA100 baselineです（販売機種はH200 NVL）。
• ただし「同一ベンチパックでH200測定可能」な状態にします。

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この条件、4GPUで足りるか / 8GPUが必要かだけでも整理できます（NDA/閉域/学内規程もOK）。

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※ 研究記事の文脈を崩さない“要件整理”の相談として扱います