• Amber14安裝方法

    以前版本的安裝方法參見：

    《Amber11+AmberTools1.5及CUDA版安裝方法，以及Amber12安裝方法》（http://www.shanxitv.org/103）

    《Amber10安裝方法》（http://www.shanxitv.org/3）

     

    Amber14安裝方法

    文/Sobereva @北京科音   2014-Nov-22


    編譯環境：RHEL6U1-64bit, root, bash。硬件：Core 2 Q6600，GTX770。安裝到/sob/amber14。

    Amber越來越多的東西都被挪到免費開源的AmberTools里面了。Amber14只剩PMEMD一個模塊了，其它所有模塊，包括曾經amber最核心的sander，都已經弄到AmberTools14里了。可以說，光靠AmberTools就已經足夠進行動力學模擬了。如果需要更快的速度和GPU加速，才需要花錢買Amber。


    ====準備工作====

    準備好Amber14.tar.bz2，去官網免費下載AmberTools14.tar.bz2。

    安裝ifort,icc 12.1.0到默認路徑（其它版本我沒試過）。MKL對性能影響很小，這里不用MKL。

    編譯openmpi：
    去http://www.open-mpi.org下載OpenMPI 1.6.5（更新的版本大抵也可以，筆者沒測試），解壓到/sob目錄下，進入其目錄，運行
    ./configure CC=icc CXX=icpc FC=ifort F77=ifort; make all install
    此時openmpi的可執行文件、庫文件、頭文件等就被裝到了/usr/local里面的對應目錄下。

    然后在.bashrc里加上
    export AMBERHOME=/sob/amber14
    export PATH=$PATH:$AMBERHOME/bin
    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$AMBERHOME/lib

    運行bash使環境變量生效。

    進入/sob目錄，將AmberTools14.tar.bz2在當前目錄下解壓。將Amber14.tar.bz2也在當前目錄下解壓，這會合并掉一些目錄，覆蓋幾個文件。然后amber14目錄下應該會看到Ambertools、src、benchmarks等目錄。

    要保持聯網暢通，以使得安裝程序能自動使用官網上的補丁

     

    ====編譯串行版本====

    cd /sob/amber14
    ./configure intel，程序檢測到有補丁文件，輸入y。

    運行make install開始編譯，耗時20多分鐘。
    運行make test進行測試。測試時間相當長，兩個小時左右。測試內容包括面向第三方量化程序的QMMM接口，如果機子上有gaussian、orca、terachem等等，在測試過程中都會被調用。筆者這里有11個測試failure，大部分是和orca有關的，這無關緊要。測試結果在/sob/amber14/logs目錄下有匯總。


    ====編譯并行版本====

    ./configure -mpi intel
    make install
    會在bin目錄下生成MMPBSA.py.MPI、pmemd.amoeba.MPI、pmemd.MPI、sander.LES.MPI、sander.MPI等帶.MPI后綴的文件。

    進行測試，-np后面是測試時用的核數。
    export DO_PARALLEL="mpirun -np 4"
    make test
    一般的四核機子應該大概在半個小時內完成。筆者458個測試悉數通過。

    編譯OpenMP并行版NAB和Cpptraj
    ./configure -openmp intel
    make openmp
    編譯出來的名字和串行版本一樣仍叫nab和cpptraj。


    ====編譯GPU版PMEMD====

    先去nVidia網站下載并安裝CUDA toolkit到默認路徑，筆者用的是5.5。然后在.bashrc里加入
    export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-5.5
    export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64
    運行bash使之生效

    cd /sob/amber14
    ./configure -cuda intel
    make install
    ./configure -cuda -mpi intel
    make install
    很快就編譯完了，bin目錄下產生了pmemd.cuda和pmemd.cuda.MPI。這是默認的SPFP版本，是精度和速度的最佳平衡。還有種DPFP版本，把-cuda改為-cuda_DPFP就可以編譯，精度更高但計算消耗也明顯更高，一般沒必要。

    測試串行版GPU版
    make test.cuda
    測試并行版GPU版
    export DO_PARALLEL="mpirun -np 4"
    make test.cuda_parallel

    筆者這里提示的Possible failure竟接近半數。原因大抵是GPU跑動力學的重現性本來就比CPU跑更低，所以和參考值偏差容易較明顯，但這也不能說當前設備跑的結果不合理，只不過是探索相空間的不同區域罷了。

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