云極高性能計算VASP EPC

ernest.wang 發布于2022-07-12 17:39 / 2841人閱讀

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VASP

本篇目錄

軟件官網：[www.vasp.at]

安裝步驟

安裝依賴包

yum -y install cmake pkgconfig
yum groupinstall "Development Tools"
yum install numactl-libs  numactl-devel  pandoc

下載Intel oneAPI base toolkit并安裝(Intel oneAPI)

wget https://registrationcenter-download.intel.com/akdlm/irc_nas/17226/l_BaseKit_b_2021.1.10.2261.sh
chmod +x l_BaseKit_b_2021.1.10.2261.sh
./l_BaseKit_b_2021.1.10.2261.sh

下載Intel HpcKit并安裝

wget https://registrationcenter-download.intel.com/akdlm/irc_nas/17229/l_HPCKit_b_2021.1.10.2477_offline.sh 
chmod +x l_HPCKit_b_2021.1.10.2477_offline.sh 
./l_HPCKit_b_2021.1.10.2477_offline.sh

安裝ucx

    git clone https://github.com/openucx/ucx.git ucx
    cd ucx
    ./autogen.sh
    mkdir build
    cd build
    ../configure --prefix=/opt/ucx
    make && make install

OpenMPI and OpenSHMEM 編譯安裝

    git clone https://github.com/open-mpi/ompi.git
    cd ompi
    ./autogen.pl
    mkdir build
    cd build
    ../configure --prefix=/opt/ompi --with-ucx=/opt/ucx
    make && make install

注冊并下載vasp

編譯vasp（以6.1.0版本舉例）

source /opt/intel/oneapi/setvars.sh
cd vasp.6.1.0
將本文檔最下方的 makefile.include內容在此目錄下保存到此目錄下，保存文件名為：makefile.include
make all

運行vasp：

/opt/ompi/bin/mpirun -np 32 --oversubscribe --mca pml ucx --mca btl ^uct -x UCX_NET_DEVICES=mlx5_0:1 --allow-run-as-root  /{your_vasp_path}/vasp.6.1.0/bin/vasp_std
#此處須將32改為您的真實核數

附錄（makefile.include）

# Precompiler options
CPP_OPTIONS= -DHOST="LinuxIFC"
          -DMPI -DMPI_BLOCK=8000 -Duse_collective 
          -DscaLAPACK 
          -DCACHE_SIZE=4000 
          -Davoidalloc 
          -Dvasp6 
          -Duse_bse_te 
          -Dtbdyn 
          -Dfock_dblbuf
CPP        = fpp -f_com=no -free -w0  $*$(FUFFIX) $*$(SUFFIX) $(CPP_OPTIONS)
FC         = mpiifort
FCL        = mpiifort -mkl=sequential
FREE       = -free -names lowercase
#FFLAGS     = -assume byterecl -w -xHOST
FFLAGS     = -assume byterecl -w -march=core-avx2
OFLAG      = -O2
OFLAG_IN   = $(OFLAG)
DEBUG      = -O0
MKLROOT    = /opt/intel/oneapi/mkl/latest
MKL_PATH   = $(MKLROOT)/lib/intel64
BLAS       =
LAPACK     =
BLACS      = -lmkl_blacs_intelmpi_lp64
SCALAPACK  = $(MKL_PATH)/libmkl_scalapack_lp64.a $(BLACS)
OBJECTS    = fftmpiw.o fftmpi_map.o fft3dlib.o fftw3d.o
INCS       =-I$(MKLROOT)/include/fftw
LLIBS      = $(SCALAPACK) $(LAPACK) $(BLAS)
OBJECTS_O1 += fftw3d.o fftmpi.o fftmpiw.o
OBJECTS_O2 += fft3dlib.o
# For what used to be vasp.5.lib
CPP_LIB    = $(CPP)
FC_LIB     = $(FC)
CC_LIB     = icc
CFLAGS_LIB = -O
FFLAGS_LIB = -O1
FREE_LIB   = $(FREE)
OBJECTS_LIB= linpack_double.o getshmem.o
# For the parser library
CXX_PARS   = icpc
LLIBS      += -lstdc++
# Normally no need to change this
SRCDIR     = ../../src
BINDIR     = ../../bin
#================================================
# GPU Stuff
CPP_GPU    = -DCUDA_GPU -DRPROMU_CPROJ_OVERLAP -DUSE_PINNED_MEMORY -DCUFFT_MIN=28 -UscaLAPACK -Ufock_dblbuf
OBJECTS_GPU= fftmpiw.o fftmpi_map.o fft3dlib.o fftw3d_gpu.o fftmpiw_gpu.o
CC         = icc
CXX        = icpc
CFLAGS     = -fPIC -DADD_ -Wall -qopenmp -DMAGMA_WITH_MKL -DMAGMA_SETAFFINITY -DGPUSHMEM=300 -DHAVE_CUBLAS
CUDA_ROOT  ?= /usr/local/cuda/
NVCC       := $(CUDA_ROOT)/bin/nvcc -ccbin=icc
CUDA_LIB   := -L$(CUDA_ROOT)/lib64 -lnvToolsExt -lcudart -lcuda -lcufft -lcublas
GENCODE_ARCH    := -gencode=arch=compute_30,code="sm_30,compute_30" 
                -gencode=arch=compute_35,code="sm_35,compute_35" 
                -gencode=arch=compute_60,code="sm_60,compute_60" 
                -gencode=arch=compute_70,code="sm_70,compute_70" 
                -gencode=arch=compute_72,code="sm_72,compute_72"
MPI_INC    = $(I_MPI_ROOT)/include64/

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摘要：為了滿足在更多復雜場景科研攻堅時，對于超高性能算力高速網絡傳輸海量數據存儲的更高需求，再次發力，于近日推出了為科研量身定制的新一代超算產品，并將正式更名為云極高性能計算以下簡稱。科研是科技創新的基礎，而高性能計算則是科研的基石。隨著數字化走向縱深，科研教育進入信息化時代。在科研項目的推進過程中，往往會面對復雜的數據密集型計算任務，例如仿真、數據建模、渲染等大量運算場景。此時如果使用單一的通用...

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