第一性原理

第一性原理计算（First-principles calculations），

是物理学和材料科学中用于从量子力学的基本定律出发，

不依赖于任何经验参数直接计算材料性质的一种方法。

常见的第一性原理计算方法包括密度泛函理论（Density Functional Theory, DFT）和波函数基方法（如Hartree-Fock和后Hartree-Fock方法，比如MP2, CCSD等）。

这些方法广泛应用于计算固体、表面、分子和原子的电子结构、能带结构、光学性质、磁性性质等。

对计算机性能的要求：

1. 处理器（CPU）：第一性原理计算通常需要大量的浮点运算，因此需要高性能的CPU。多核心或多CPU的工作站或服务器可以提供更好的并行处理能力，从而加速计算。

2. 内存（RAM）：这类计算通常需要处理大量的数据，因此需要足够的RAM来存储临时计算结果。对于复杂体系或者大体系，可能需要数十到数百GB的内存。

3. 存储（硬盘）：快速的存储系统（如SSD）可以加快数据读写速度，对于大规模计算尤其重要。同时，需要足够的硬盘空间来存储计算结果。

4. 高性能计算集群（HPC）：对于特别大和复杂的体系，可能需要使用高性能计算集群，这样可以通过分布式计算进一步提高计算效率。

5. 图形处理单元（GPU）：近年来，一些第一性原理计算软件开始支持GPU加速，这可以显著提高计算速度，尤其是对于能够并行处理的计算任务。

推荐的方案：

1. 入门级：对于小型到中型的计算任务，可以选择配备至少四核心的CPU、16-32GB RAM和SSD的台式机或工作站。

2. 中级：对于中等复杂度的计算，建议使用至少8-16核心的CPU、64-128GB RAM和更快的SSD或NVMe存储的工作站。

3. 高级：对于大型和复杂的计算，建议使用高性能计算集群，这通常需要多个多核心CPU、数百GB到数TB的RAM，以及高速的网络存储系统。

4. GPU加速：如果计算软件支持GPU加速，可以考虑配备高性能的NVIDIA或AMD的GPU来进一步提高计算速度。

在选择硬件时，还需要考虑计算软件的具体要求和优化情况，以及预算限制。对于大多数研究者来说，通常会通过所属研究机构提供的共享高性能计算资源来进行大规模的第一性原理计算。