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gromacs的安装
过程准备工作::
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先应该确认 g++ mpirun mpicc是否安装
分别输入
which gcc
which g++
which mpirun
which mpicc
假装都没有安装,那么在root下输入下面的命令进行安装:
sudo apt-get install cmake*
sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install mpi-default-*
sudo apt-get install libfftw3*
sudo apt-get install openmpi*
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查看是否安装NVIDIA显卡:
lspci | grep -i nvidia
显示结果:
02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GK107GL [Quadro K420] (rev a1)
02:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation GK107 HDMI Audio Controller (rev a1)
81:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GK110GL [Tesla K20c] (rev a1) #这个是GPU计算卡
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查看当前操作系统至少要那个版本才能支持CUDA,(主要是看是64位还是32位的):
uname -m && cat /etc/*release
显示结果:
x86_64
DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=16.04
DISTRIB_CODENAME=xenial
DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 16.04.3 LTS"
NAME="Ubuntu"
VERSION="16.04.3 LTS (Xenial Xerus)"
ID=ubuntu
ID_LIKE=debian
PRETTY_NAME="Ubuntu 16.04.3 LTS"
VERSION_ID="16.04"
HOME_URL="http://www.ubuntu.com/"
SUPPORT_URL="http://help.ubuntu.com/"
BUG_REPORT_URL="http://bugs.launchpad.net/ubuntu/"
VERSION_CODENAME=xenial
UBUNTU_CODENAME=xenial
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查看GCC版本:
gcc --version
显示结果:
gcc (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.5) 5.4.0 20160609
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下载 nvidia 的驱动包:
TESLA DRIVER FOR UBUNTU 16.04
具体地址:http://www.nvidia.com/content/DriverDownload-March2009/confirmation.php?url=/tesla/384.66/nvidia-diag-driver-local-repo-ubuntu1604-384.66_1.0-1_amd64.deb&lang=us&type=Tesla
我的系统是
Version:384.66
Release Date:2017.8.14
Operating System:Linux 64-bit Ubuntu 16.04
CUDA Toolkit:8.0
Language:English (US)
File Size:97.19 MB
查看到这个版本的驱动支持以下GPU,我的GPU在支持序列里。
SUPPORTED PRODUCTS
K-Series:
Tesla K80, Tesla K40c, Tesla K40m, Tesla K40s, Tesla K40st, Tesla K40t, Tesla K20Xm, Tesla K20m, Tesla K20s, Tesla K20c, Tesla K10, Tesla K8
ADDITIONAL INFORMATION
Once you accept the download please follow the steps listed below
i) `dpkg -i nvidia-diag-driver-local-repo-ubuntu1604-384.66_1.0-1_amd64.deb’ for Ubuntu
ii) `apt-get update`
iii) `apt-get install cuda-drivers`
iv) `reboot`
我选的版本是 384.66,可以直接下载: nvidia-diag-driver-local-repo-ubuntu1604-384.66_1.0-1_amd64.deb
然后根据指导,运行安装命令
dpkg -i nvidia-diag-driver-local-repo-ubuntu1604-384.66_1.0-1_amd64.deb
apt-get update
apt-get install cuda-drivers
reboot
重启后直接:
apt install nvidia-cuda-toolkit
就可以安装好系统支持的版本。
查看nvcc编译器的版本,即验证cuda toolkit是否成功:
nvcc -V i
显示结果:
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2015 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Aug_11_14:27:32_CDT_2015
Cuda compilation tools, release 7.5, V7.5.17
查看GPU信息:
nvidia-smi
结果显示:
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 384.90 Driver Version: 384.90 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Quadro K420 Off | 00000000:02:00.0 On | N/A |
| 25% 38C P8 N/A / N/A | 42MiB / 1991MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 Tesla K20c Off | 00000000:81:00.0 Off | 0 |
| 30% 33C P8 26W / 225W | 0MiB / 4742MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 914 G /usr/lib/xorg/Xorg 39MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
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查看所有依赖文件:
which gcc
/usr/bin/gcc
which g++
/usr/bin/g++
which mpicc
/usr/bin/mpicc
which cmake
/usr/bin/cmake
which nvcc
/usr/bin/nvcc
which mpirun
/usr/bin/mpirun
已经全部完成。
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安装gromacs的CPU版本:
tar -xzvf gromacs-5.1.4.tar.gz
cd gromacs-5.1.4
mkdir build-cpu
cd build-cpu
cmake .. -DGMX_BUILD_OWN_FFTW=ON -DREGRESSIONTEST_DOWNLOAD=ON -DGMX_MPI=on -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/ruanjian/gromacs-cpu
结果显示:
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /usr/local/gromacs-5.1.4/build-cpu
接着输入命令:
make
make check
sudo make install
source /usr/local/ruanjian/gromacs-cpu/bin/GMXRC
即可完成安装,安装完成后设置环境变量
vim /etc/profile
#在文件中加入如下内容
export PATH=/usr/local/ruanjian/gromacs-cpu/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/ruanjian/gromacs-cpu/lib:$LD_LIBRARY_PATH
#关闭文件后执行
source /etc/profile
那么CPU并行版的gromacs就安装好了,安装目录在 /usr/local/ruanjian/gromacs-cpu
在其他目录下可以直接输入 gmx_mpi 的后续命令了。
可以查看具体的安装目录:
which gmx_mpi
结果显示:
/usr/local/ruanjian/gromacs-cpu/bin/gmx_mpi
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安装gromacs的GPU版本:
tar -xzvf gromacs-5.1.4.tar.gz
cd gromacs-5.1.4
mkdir build-gpu
cd build-gpu
CC=mpicc CXX=mpicxx cmake .. -DGMX_OPENMP=ON -DGMX_GPU=ON -DGMX_MPI=ON -DGMX_BUILD_OWN_FFTW=ON -DREGRESSIONTEST_DOWNLOAD=ON -DGMX_PREFER_STATIC_LIBS=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DGMX_BUILD_UNITTESTS=OFF -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/ruanjian/gromacs-gpu
结果显示:
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /usr/bao/gromacs-5.1.4/build-gpu
接着输入命令:
make
make check
sudo make install
source /usr/local/ruanjian/gromacs-gpu/bin/GMXRC
安装完成后设置环境变量
sudo vim /etc/profile
#在文件中加入如下内容
export PATH=/usr/local/ruanjian/gromacs-gpu/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/ruanjian/gromacs-gpu/lib:$LD_LIBRARY_PATH
#关闭文件后执行
source /etc/profile
那么GPU版的gromacs就安装好了,安装目录在 /usr/local/ruanjian/gromacs-gpu
在其他目录下可以直接输入 gmx 的后续命令了。
which gmx
结果显示:
/usr/local/ruanjian/gromacs-gpu/bin/gmx
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由于我的机器是双节点16核,因此需要创建一个 mdrun_mpi的可执行文件,因为:-DGMX_BUILD_MDRUN_ONLY=on for building only mdrun, e.g. for compute cluster back-end nodes :
tar xfz gromacs-5.1.4.tar.gz
cd gromacs-5.1.4
mkdir build-mpi
cd build-mpi
CC=mpicc CXX=mpicxx cmake .. -DGMX_BUILD_OWN_FFTW=ON -DGMX_GPU=on -DGMX_BUILD_MDRUN_ONLY=on -DGMX_MPI=on -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/ruanjian/gromacs-mpi
结果显示:
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /usr/bao/gromacs-5.1.4/build-mpi
接着输入命令:
make
make check
sudo make install
安装完成后设置环境变量
sudo vim /etc/profile
#在文件中加入如下内容
export PATH=/usr/local/ruanjian/gromacs-mpi/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/ruanjian/gromacs-mpi/lib:$LD_LIBRARY_PATH
#关闭文件后执行
source /etc/profile
这样就生成了多节点服务器版的可执行文件 mdrun_mpi
which mdrun_mpi
结果显示:
/usr/local/ruanjian/gromacs-mpi/bin/mdrun_mpi
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