Korištenje
Dostupni tipovi i verzije na klasteru:
| Tip | Verzija | Modul |
|---|---|---|
| CPU | 16 | amber/16 |
| GPU | 16 | amber/16-gpu |
CPU Amber
Na klasteru su instalirane CPU (klasični procesori) i GPU (grafički procesori) varijante Amber programskog paketa u serijskoj i paralelnoj izvedbi.
Programski paket Amber je podijeljen u dva dijela:
- AmberTools - skup javno dostupnih programa koji se distribuiraju pod slobodnom licencom GPL
Amber - simulacijski program
pmemdkoji nije javno objavljen i distribuira se pod ograničenom licencom
Priprema instalacije
Priprema obuhvaća:
- otpakiranje arhive
Amber16.tar.bz2- sadrži izvorni kod simulacijskog programa
pmemd
- sadrži izvorni kod simulacijskog programa
- otpakiranje arhive
AmberTools16.tar.bz2 - instalacija Parallel NetCDF biblioteke
- biblioteka je preduvjet za paralelnu izvedbu Ambera
Otpakiranje izvornog koda:
| Code Block |
|---|
# tar -xjf Amber16.tar.bz2
# tar -xjf AmberTools16.tar.bz2 |
Instalacija Parallel NetCDF biblioteke
| Code Block |
|---|
# git clone https://github.com/Parallel-NetCDF/PnetCDF.git
# cd PnetCDF
PnetCDF# autoreconf -i
PnetCDF# ./configure --prefix=/apps/PnetCDF
PnetCDF# make -j8
PnetCDF# make install |
CPU Amber
Instalacija serijske izvedbe Amber je obavljena kompajliranjem izvornog koda s kompajlerom Intel 2019:
| Code Block |
|---|
amber16# source amber.sh
amber16# module load intel/2019
amber16# ./configure -noX11 --with-python /usr/bin/python --python-install local intel
amber16# make -j8 |
Instalacija paralelne izvedbe Amber je obavljena kompajliranjem izvornog koda s kompajlerom Intel 2019 i MPI implementacijom MVAPICH 2.2:
| Code Block |
|---|
amber16# source amber.sh
amber16# module load mpi/mvapich2-intel-2.2-x86_64
amber16# ./configure -rism -mpi -noX11 --with-pnetcdf /apps/PnetCDF --with-python /usr/bin/python --python-install local intel
amber16# make -j8 |
Dostupne verzije:
...
Paralelne izvedbe Amber poslova:
...
| Code Block |
|---|
#$ -N amber-cpu-parallel
#$ -q p28.q
#$ -pe *mpi 14
#$ -cwd
module load amber/16
mpirun -np $NSLOTS MMPBSA.py.MPI -O -i mmpbsa.in -o rezultat.dat -sp ionicbox_C5_BF4.prmtop -cp com.top -rp rec.top -lp lig.top -y MD.mdcrd
|
GPU Amber
Instalacija serijske izvedbe Amber je obavljena kompajliranjem izvornog koda s kompajlerom Intel 2017 te paralelnim frameworkom CUDA-9.0:
| Code Block |
|---|
amber16# module load cuda/9-0
amber16# module load intel/2017
amber16# ./configure -cuda intel |
...
Amber
...
| Code Block |
|---|
amber16# module load mpi/mvapich2-intel2017-cuda90-2.2-x86_64
amber16# ./configure -cuda -mpi --with-pnetcdf /apps/PnetCDF intel |
Dostupne verzije:
...
Primjeri korištenja
Serijska izvedba Amber poslova:
...
| Tip | ||
|---|---|---|
| ||
Koristiti paralelnu okolinu gpusingle kako bi svi zatraženi grafički procesori bili dodijeljeni s istog fizičkog čvora jer širenje paralelnih GPU Amber poslova na više fizičkih čvorova ne doprinosi performansama. |
Instalacija
Na klasteru su instalirane CPU (klasični procesori) i GPU (grafički procesori) varijante Amber programskog paketa u serijskoj i paralelnoj izvedbi.
Programski paket Amber je podijeljen u dva dijela:
- AmberTools - skup javno dostupnih programa koji se distribuiraju pod slobodnom licencom GPL
Amber - simulacijski program
pmemdkoji nije javno objavljen i distribuira se pod ograničenom licencom
Priprema instalacije
Priprema obuhvaća:
- otpakiranje arhive
Amber16.tar.bz2- sadrži izvorni kod simulacijskog programa
pmemd
- sadrži izvorni kod simulacijskog programa
- otpakiranje arhive
AmberTools16.tar.bz2 - instalacija Parallel NetCDF biblioteke
- biblioteka je preduvjet za paralelnu izvedbu Ambera
Otpakiranje izvornog koda:
| Code Block |
|---|
# tar -xjf Amber16.tar.bz2
# tar -xjf AmberTools16.tar.bz2 |
Instalacija Parallel NetCDF biblioteke
| Code Block |
|---|
# git clone https://github.com/Parallel-NetCDF/PnetCDF.git
# cd PnetCDF
PnetCDF# autoreconf -i
PnetCDF# ./configure --prefix=/apps/PnetCDF
PnetCDF# make -j8
PnetCDF# make install |
CPU Amber
Instalacija serijske izvedbe Amber je obavljena kompajliranjem izvornog koda s kompajlerom Intel 2019:
| Code Block |
|---|
amber16# source amber.sh
amber16# module load intel/2019
amber16# ./configure -noX11 --with-python /usr/bin/python --python-install local intel
amber16# make -j8 |
Instalacija paralelne izvedbe Amber je obavljena kompajliranjem izvornog koda s kompajlerom Intel 2019 i MPI implementacijom MVAPICH 2.2:
| Code Block |
|---|
amber16# source amber.sh
amber16# module load mpi/mvapich2-intel-2.2-x86_64
amber16# ./configure -rism -mpi -noX11 --with-pnetcdf /apps/PnetCDF --with-python /usr/bin/python --python-install local intel
amber16# make -j8 |
GPU Amber
Instalacija serijske izvedbe Amber je obavljena kompajliranjem izvornog koda s kompajlerom Intel 2017 te paralelnim frameworkom CUDA-9.0:
| Code Block |
|---|
amber16# module load cuda/9-0 amber16# module load intel/2017 amber16# ./configure -cuda intel |
Instalacija paralelne izvedbe Amber je obavljena kompajliranjem izvornog koda s kompajlerom Intel 2017, MPI implementacijom MVAPICH-2.2 te paralelnim frameworkom CUDA-9.0:
| Code Block |
|---|
amber16# module load mpi/mvapich2-intel2017-cuda90-2.2-x86_64
amber16# ./configure -cuda -mpi --with-pnetcdf /apps/PnetCDF intel |