GPUMD是一款基于GPU的通用分子动力学模拟软件包，完全基于CUDA/HIP实现，从架构层面为GPU及国产DCU加速卡定制设计，充分释放异构计算的并行潜力。GPUMD持续发展了NEP机器学习势方法，成功融合了第一性原理计算的高精度与经验势函数的高计算效率。目前，GPUMD已广泛应用于材料结构演化、相变过程、热力学性质、力学响应、辐照损伤以及多种输运性质等前沿研究方向，并取得了丰富的研究成果。GPUMD将持续为金属、无机非金属及高分子聚合物等关键材料体系的科学研究提供高效可靠的支撑。

开发团队：GPUMD由渤海大学樊哲勇教授主导开发与维护，目前由苏州国家实验室、渤海大学、北京科技大学、新材料大数据中心等单位共同支持。合作开发者来自国内外知名高校。

软件官网设计简洁，内容聚焦，主要包含以下板块：

1、功能介绍：系统阐述GPUMD的核心能力与技术优势，配合图示帮助新用户快速建立对软件定位与适用场景的整体认知。 

2、软件下载：提供最新稳定版（当前为v5.2）及历史版本下载。下载页同时提供快速开始指引与官方技术手册入口。

3、新闻动态：发布项目进展、学术活动与重要更新，包括GPUMD开发者大会、线上培训、学术研讨会等信息。 

4、开发人员：展示GPUMD核心团队及来自全球的贡献者信息。GPUMD由一群专注于分子动力学与高性能计算的研究者共同维护，开放协作的文化是项目持续发展的基础。

5、NEP势函数数据库：官网已正式上线NEP势函数公共数据库。数据库收录了社区研究者贡献的各类开源NEP势函数模型，涵盖金属、半导体、氧化物、有机分子等多类材料体系。每个势函数均附有相关链接与对应参考文献，明确标注训练数据来源、元素组成及适用范围。用户可通过元素周期表交互界面按需筛选，选取合适的势函数后可直接用于模拟研究。

在MGE Advances（材料基因工程前沿）发表的软件发布论文：

Ke Xu, Hekai Bu, Shuning Pan, Eric Lindgren, Yongchao Wu, Yong Wang, Jiahui Liu, Keke Song, Bin Xu, Yifan Li, Tobias Hainer, Lucas Svensson, Julia Wiktor, Rui Zhao, Hongfu Huang, Cheng Qian, Shuo Zhang, Zezhu Zeng, Bohan Zhang, Benrui Tang, Yang Xiao, Zihan Yan, Jiuyang Shi, Zhixin Liang, Junjie Wang, Ting Liang, Shuo Cao, Yanzhou Wang, Penghua Ying, Nan Xu, Chengbing Chen, Yuwen Zhang, Zherui Chen, Xin Wu, Wenwu Jiang, Esme Berger, Yanlong Li, Shunda Chen, Alexander J. Gabourie, Haikuan Dong, Shiyun Xiong, Ning Wei, Yue Chen, Jianbin Xu, Feng Ding, Zhimei Sun, Tapio Ala-Nissila, Ari Harju, Jincheng Zheng, Pengfei Guan, Paul Erhart, Jian Sun, Wengen Ouyang, Yanjing Su, Zheyong Fan, GPUMD 4.0: A high-performance molecular dynamics package for versatile materials simulations with machine-learned potentials, MGE Advances 3, e70028 (2025).