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主要專欄內容包括：
$\text{??《LAMMPS小技巧》：?}$ 主要介紹采用分子動力學（$Lammps$）模擬相關安裝教程、原理以及模擬小技巧（難度：$★$）
$\text{???《LAMMPS實例教程—In文件詳解》：?}$ 主要介紹采用分子動力學（$Lammps$）模擬相關物理過程模擬。（包含：熱導率計算、定壓比熱容計算，難度：$★$$★$$★$）
$\text{????《Lammps編程技巧及后處理程序技巧》：?}$ 主要介紹針對分子模擬的動力學過程（軌跡文件）進行后相關的處理分析（需要一定編程能力。難度：$★$$★$$★$$★$$★$）。
$\text{?????《分子動力學后處理集成函數—Matlab》：?}$ 主要介紹針對后處理過程中指定函數，進行包裝，方便使用者直接調用（需要一定編程能力，難度：$★$$★$$★$$★$）。
$\text{??????《SCI論文繪圖—Python繪圖常用模板及技巧》：?}$ 主要介紹針對處理后的數據可視化，并提供對應的繪圖模板（需要一定編程能力，難度：$★$$★$$★$$★$）。
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基于GPU的kokkos加速安裝

• 基于GPU的kokkos加速安裝
• 1. 安裝lammps
• 2. 安裝cmake
• 3. cmake相關文件修改
• 4. cmake編譯
• 5. 測試
• 6. 安裝VORONOI庫
• • 1. 安裝voro++
  • 2. 軟鏈接
  • 3. 編譯lammps
  • 4. 測試
  • 5. 注意

安裝lammps及相關庫的步驟網上很多，這里介紹在前期步驟準備好的情況下，如果in文件中包含反應力 場以及需要通過voronoi庫計算應力，如何通過基于gpu架構的kokkos+openmp實現計算加速

基于GPU的kokkos加速安裝

1. 安裝lammps

下載lammps穩定版本安裝包，在同目錄下鍵入命令行：tar -xvzf lammpsxxx.tar.gz

2. 安裝cmake

具體方法參照 ubuntu安裝cmake_yuanzhoulvpi的博客-CSDN博客_ubuntu安裝cmake
安裝完成后cmake --version查看安裝版本，which cmake 查看安裝路徑

3. cmake相關文件修改

在解壓好的lammps目錄下執行如下命令行：

mkdir build_kokkos_cuda cd build_kokkos_cuda

修改 $/cmake/presets$ 文件夾中的$basic.make$文件，根據自己需要安裝的 $\mathrm{package}$ 在文件中 進行修改，也可以不修改，后面在命令行中添加即可。將$\mathrm{kokkos}?cuda.cmake$文件中帶有 $ARCH\_GPUARCH$那一行刪

4. cmake編譯

在build_kokkos_cuda目錄下進行編譯，對于多核+gpu，
參考官方網址
3.7. Packages with extra build options — LAMMPS documentation，
編譯需要設置如下變量：


其中HOSTARCH以及GPUARCH需要根據自己機器型號參考官網給出的表進行修改， 機器具體型號可參考官網：https://ark.intel.com/content/www/us/en/ark.html#@Processors

使用如下命令行設置上述相關變量：

cmake -C ../cmake/presets/basic.cmake -C ../cmake/presets/kokkos-cuda.cmake DKokkos_ENABLE_OPENMP=on -DKokkos_ARCH_SKX=on -DBUILD_OMP=on ../cmakecmake -C ../cmake/presets/basic.cmake -C ../cmake/presets/kokkos-cuda.cmake DKokkos_ARCH_AMPERE86=on -DKokkos_ENABLE_CUDA=on -DCMAKE_CXX_COMPILER= ${HOME}/lammps/lib/kokkos/bin/nvcc_wrapper ../cmake

注意這里的 $nvcc\_wrapper$ 需要寫絕對路徑，一般在安裝好的$lammps/lib/kokkos/bin$ 目錄下變量設置完成后使用如下命令行進行編譯，后面的20為編譯時使用的核數：

cmake --build . -- -j20

編譯完成后會在 $build\_kokkos\_cuda$ 目錄下生成可執行文件 $\mathrm{lmp}$

5. 測試

使用 $lammps$ 自帶的 $example$ 進行測試，找到 $/examples/reaxff$ 目錄，將 $in.reaxff.rdx$ 文件 中的$pair\_style$ 改成 $reaxff/kk$，在此目錄下鍵入如下命令

mpirun -np 2 /home/groupc/lammps-new/lammps-3Nov2022/build_kokkos_cuda/lmp -k on g 1 sf kk -pk kokkos newton on neigh half -in in.reaxff.rdx

6. 安裝VORONOI庫

1. 安裝voro++

進入安裝好的 $\mathrm{lammps}$ 的 $lib/voronoi$ 文件夾

在$\mathrm{Voro}++?\mathrm{Download}(lbl.gov)$下載voro++壓 縮安裝包
也可以用wget+網址命令進行下載。下載好后

tar -xvzf voro++-0.4.6.tar.gz

進入解壓好的voro++文件夾，執行make，完成后執行sudo make install

2. 軟鏈接

cd …退回lib/voronoi目錄，鍵入如下命令：

ln -s voro++-0.4.6/src includelinkln -s voro++-0.4.6/src liblink

會生成兩個軟鏈接includelink和liblink

3. 編譯lammps

進入安裝好的lammps/src目錄，在此目錄下安裝需要的package，根據自己的需要安裝 package。每個package關聯的命令見6.1. Available Packages — LAMMPS documentation。這 里不建議通過make yes-all，make no-lib，make no-ext三個命令將所有不需要外接庫的 包直接裝上，建議make yes-package安裝自己需要的那些包，不然后續編譯可能會出錯。 這里除了需要的簡單包，還需要make yes-voronoi，即安裝上我們需要的voronoi包。通 過命令make package-status查看包的安裝情況。安裝完成后執行命令make mpi即可，編 譯完成后會在src目錄下生成lmp_mpi文件

4. 測試

進入$lammps/examples/voronoi$ 文件夾，運行$\mathrm{mpirun}?\mathrm{np}\mathrm{N}lmp\_mpi(\mathrm{path})?\mathrm{in}in.voronoi$，測試是否安裝上。這里 $lmp\_mpi（\mathrm{path})$ 指的是需要寫出可執行文件的路徑， 如果不想這么麻煩，可以把這個路徑寫到系統變量中即可。

5. 注意

這里編譯完成后有兩個可執行文件，一個是$build\_kokkos\_cuda$ 目錄下有一個$\mathrm{lmp}$文件，另一個 是 $lammps/src$ 目錄下有一個
$lmp\_mpi$ 文件。如果你的 in 文件中使用的是反應力場，并且包含 $computevoronoi/atom$ 命令，我建議使用如下方式進行加速并調用 $\mathrm{voronoi}$ 庫進行計算，這么 做的原因一方面是因為 $\mathrm{kokkos}$ 加速主要在gpu完成計算（我的 $\mathrm{gpu}$ 使用率達到97%），而 $\mathrm{voronoi}$ 庫的計算主要在cpu上完成，這么做可以發揮gpu及cpu的最大性能；另一方面是因為我 暫時還不知道如何在 $\mathrm{kokkos}+\mathrm{openmp}$ 編譯時同時實現 $\mathrm{voronoi}$ 的編譯，方式如下:

先通過 $\mathrm{kokkos}$ 加速完成整個運算并輸出軌跡文件，這里運算可執行文件路徑寫 $build\_kokkos\_cuda$ 下的 $\mathrm{lmp}$ 文件路徑。建議軌跡文件的輸出步長盡量小一些；

完成后重新書寫一個in文件，在in文件中使用 $\mathrm{rerun}$ 命令讀取上一步驟輸出的軌跡文件并進 行 $\mathrm{voronoi}$ 計算輸出數據，設置好后運行 $\mathrm{in}$ 文件。運行時采用純 $\mathrm{cpu}$ 計算，可執行文件路徑 寫 $\mathrm{src}$ 目錄下的$lmp\_mpi$ 文件路徑。$\mathrm{in}$ 文件的設置可以參考如下：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的GPU+VORONOI+KOKKOS+OPENMP反应力场加速的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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