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小編給大家分享一下VASP中GPU并行編譯安裝的示例分析,希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲,下面讓我們一起去探討吧!
CUDA版本11.0及以上 略。。。
##Intel編譯器選擇2021版免費的oneAPI,Base基礎包+HPC包 sudo bash l_BaseKit_p_2021.2.0.2883_offline.sh sudo bash l_HPCKit_p_2021.2.0.2997_offline.sh ##添加環境變量 編輯.bashrc或/etc/profile添加 source /opt/intel/oneapi/setvars.sh intel64 ##編譯fftw cd /opt/intel/oneapi/mkl/2021.2.0/interfaces/fftw3xf/ make libintel64 #無權限可將/opt/intel/oneapi修改user屬主屬組
tar xvf vasp.6.1.0.tar.gz cd vasp.6.1.0 cp arch/makefile.include.linux_intel makefile.include 修改文件makefile.include make all
unzip test.zip cd test mpirun -np 30 vasp_std mpirun -np 30 vasp_gpu
#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 OFLAG = -O2 OFLAG_IN = $(OFLAG) DEBUG = -O0 MKLROOT = /opt/intel/oneapi/mkl/2021.2.0 MKL_PATH = $(MKLROOT)/lib/intel64 BLAS = -L$(MKL_PATH) -lmkl_intel_lp64 -lmkl_sequential -lmkl_core -lpthread LAPACK = -L$(MKL_PATH) -lmkl_intel_lp64 -lmkl_sequential -lmkl_core -lpthread BLACS = -lmkl_blacs_intelmpi_lp64 SCALAPACK = $(MKL_PATH)/libmkl_scalapack_lp64.a $(BLACS) OBJECTS = fftmpiw.o fftmpi_map.o fft3dlib.o fftw3d.o \ $(MKLROOT)/interfaces/fftw3xf/libfftw3xf_intel.a INCS =-I$(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 := $(CUDA_ROOT)/bin/nvcc -ccbin=icc -allow-unsupported-compiler CUDA_LIB := -L$(CUDA_ROOT)/lib64 -lnvToolsExt -lcudart -lcuda -lcufft -lcublas GENCODE_ARCH := -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\" \ -gencode=arch=compute_80,code=\"sm_80,compute_80\" I_MPI_ROOT = /opt/intel/oneapi/mpi/2021.2.0 MPI_INC = $(I_MPI_ROOT)/include/
看完了這篇文章,相信你對“VASP中GPU并行編譯安裝的示例分析”有了一定的了解,如果想了解更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道,感謝各位的閱讀!
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