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amber18 安装简记

本文使用intel编译器安装amber18,反非使用传统gcc编译。系统为ubuntu18.04。

intel编译器安装

下载源码包

http://registrationcenter-download.intel.com/akdlm/irc_nas/tec/15268/parallel_studio_xe_2019_update3_cluster_edition.tgz

安装依赖

apt update && apt install -y libgtk-3-dev libxss-dev libnss3 alsa-base libgtk2.0-dev xorg

解压安装

tar -zxf parallel_studio_xe_2019_update3_cluster_edition.tgz
cd parallel_studio_xe_2019_update3_cluster_edition
./install.sh

根据安装向导一步一步进行选项配置,中途会让你输入序列号,然后进行安装。

--------------------------------------------------------------------------------
Select the components you want to customize.
--------------------------------------------------------------------------------

   1. Accept and continue [ default ]
   2. [None] Intel Trace Analyzer and Collector 2019 Update 3
   3. [None] Intel Cluster Checker 2019 Update 2
   4. [None] Intel VTune Amplifier 2019 Update 3
   5. [None] Intel Inspector 2019 Update 3
   6. [None] Intel Advisor 2019 Update 3
   7. [All] Intel C++ Compiler 19.0 Update 3
   8. [All] Intel Fortran Compiler 19.0 Update 3
   9. [All] Intel Math Kernel Library 2019 Update 3 for C/C++
   10.[All] Intel Math Kernel Library 2019 Update 3 for Fortran
   11.[All] Intel Integrated Performance Primitives 2019 Update 3
   12.[All] Intel Threading Building Blocks 2019 Update 4
   13.[None] Intel Data Analytics Acceleration Library 2019 Update 3
   14.[All] Intel MPI Library 2019 Update 3
   15.[None] GNU* GDB 8.0
   16.[None] Intel(R) Distribution for Python*

一个简单的helloworld测试程序

源代码"helloworld.c"

#include <stdio.h>    
#include "mpi.h"    
int main (int argc, char *argv[])    
{    
 	int rank, nprocs;    
	MPI_Init (&argc, &argv);	    
 	/* creates MPI execution environment */    
	MPI_Comm_rank (MPI_COMM_WORLD, &rank);	    
 	/* get current process rank */    
	MPI_Comm_size (MPI_COMM_WORLD, &nprocs);    
 	/* get number of processes */    
	printf("Hello world from process %d of %d\n", rank, nprocs);    
	MPI_Finalize();			    
 	/* terminates the MPI execution environment */    
}

编译

source /opt/intel/parallel_studio_xe_2019/bin/psxevars.sh intel64
mpicc helloworld.c

运行

mpirun -np 2 ./a.out

输出2个helloworld即说明mpi已经可以正常运行。

amber18安装

下载源码包

Amber18.tar.bz2
AmberTools18.tar.bz2

在同一个目录中,先解压amber,再解压amber tools,会得到一个amber18目录

tar -jxf Amber18.tar.bz2
tar -jxf AmberTools18.tar.bz2

安装依赖

apt update && apt install -y csh build-essential python python-pip gfortran flex bison zlib1g-dev bzip2 ksh libbz2-dev

配置conda清华大学源(后面选择安装miniconda会用到),然后重新登录。

经实测,用清华源会有包冲突的问题,还是不要用了!

vim /root/.condarc
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
  Paddle: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  auto: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  caffe2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  fastai: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  fermi: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  intel: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  matsci: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  numba: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  omnia: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  peterjc123: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  plotly: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  psi4: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  stackless: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  ursky: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

不用清华conda源,绑定这个hosts,下载会稍微快一些

104.18.200.79 repo.continuum.io

如果速度还是很慢甚至无法下载安装成功,也可以用proxychains + ss解决。ss server大家自行搞定,这里记一下proxychains用法

apt install shadowsocks-libev proxychains

编辑配置文件 /etc/shadowsocks.json

{
    "server":"xxx.xxx.xxx.xxx",
    "server_port":80,
    "local_address": "127.0.0.1",
    "local_port":1080,
    "password":"123456",
    "timeout":300,
    "method":"chacha20-ietf-poly1305",
    "fast_open": false
}

编译配置文件最后一行/etc/proxychains.conf

socks5  127.0.0.1 1080

启动ss client

ss-local -c /etc/shadowsocks.json >> /dev/null 2>&1 &

直接在需要执行的命令前加上proxychains即可

proxychains curl -I 
proxychains ./configure -noX11 intel

声明环境变量

export AMBERHOME=/opt/amber18

编译安装amber cpu版本

source /opt/intel/parallel_studio_xe_2019/bin/psxevars.sh intel64
export I_MPI_CC=icc
export I_MPI_CXX=icpc
export I_MPI_FC=ifort
export I_MPI_F90=ifort
./configure -noX11 intel
source amber.sh
make -j 16
make install

编译安装amber mpi cpu版本

./configure -noX11 -mpi intel
source amber.sh
make -j 16
make install

编译安装amber gpu版本

export CUDA_HOME="/usr/local/cuda"
./configure -noX11 -cuda intel
source amber.sh
make -j 16
make install

编译安装amber mpi gpu版本

./configure -noX11 -cuda -mpi intel
source amber.sh
make -j 16
make install


有些机型安装编译会报这个错误:

Configuring fftw-3.3 (may be time-consuming)...

Error: FFTW configure returned 1
       FFTW configure failed! Check the fftw3_config.log file
       in the /data/cpu_s3/amber18/AmberTools/src directory.
Configure failed due to the errors above!

解决办法是进入"amber18/AmberTools/src"中,打开"configure2"文件,搜索"cd fftw-3.3",找到fftw3配置相关,"CC="中加入"-gcc-sys",总共有3处需要添加。

CC="$cc" CFLAGS="$cflags $coptflags -gcc-sys" \


还有可能遇到这个错误:

找不到"MMPBSA.py.MPI"这个文件,这是因为在编译amber mpi cpu版本的时候,configure报错了,但是没有停下来,还是会继续configure完,导致没发现这个错误。

configure报错信息如下:

(cd mmpbsa_py && make parallel)
make[3]: Entering directory '/opt/amber18/AmberTools/src/mmpbsa_py'
/opt/amber18/bin/amber.python setup.py install -f --par --prefix=/opt/amber18 --install-scripts=/opt/amber18/bin
Building mpi4py... This may take a few minutes.
 Error in mpi4py install. Check mpi4py_install.log
Makefile:20: recipe for target 'parallel' failed
make[3]: [parallel] Error 1 (ignored)
make[3]: Leaving directory '/opt/amber18/AmberTools/src/mmpbsa_py'
make[2]: Leaving directory '/opt/amber18/AmberTools/src'

解决办法是用pip安装uuid包(用apt install uuid安装的话amber识别不到)

/opt/amber18/miniconda/pip install uuid


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