Amber11+AmberTools1.5+CUDA加速 安裝總結

以下安裝方法是根據分子模擬論壇網友的一些以前的貼文，進行了綜合與總結，只要操作正確100%可以安裝並測試成功。考慮到Amber11一般要安裝在叢集上使用，所以安裝時採用intel的編譯器，Openmpi並行器。Amber11軟體需要購買獲得使用license，AmberTools可以到www.ambermd.org免費下載。

安裝環境：
Dell Precision Workstation T3400 à Q9550 8G ECC à Geforce GTX 560ti (2GB)
CentOS 6.2 X86-64 à Intel Compilers(iforc, icc, iMKL) à Openmpi-1.4.3
CUDA Toolkit 4.0

1.
安裝intel compilers
從intel官方網站上下載非商業版本的intel C++ compiler (icc) and intel fortran compiler (ifort) 當前的版本為2011.6.233,同時會獲得一個非商業的licenses (one year available)，會發到你申請時填寫的email中)。
下載地址：
http://software.intel.com/en-us/articles/non-commercial-software-download/
解壓，進入解壓後的目錄，進行安裝：
cd /home/soft/l_fcompxe_2011.6.233
./install.sh
#啟用產品選項時選擇"Use a license file"
#安裝選項中不需要的部分如Intel Debugger等可以去掉，但裡面intel MKL應保留。
#用相同的方法安裝icc (l_ccompxe_2011.6.233), 同樣安裝選項中只選擇Intel C++ Compiler,
#為intel設定環境變數 gedit .bashrc
source /opt/intel/composer_xe_2011_sp1.6.233/bin/compilervars.sh intel64
export MKL_HOME=/opt/intel/mkl

2. 安裝 nVidia toolkit
# 到Nvidia網站上下載"CUDA Toolkit 4.0" (CUDA Toolkit for RedHat Enterprise Linux 6.0)
下載地址：http://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-40 並安裝
./cudatoolkit_4.0.17_linux_64_rhel6.0.run
#為CUDA設定環境變數 gedit .bashrc
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

3. 解壓Amber與AmberTools
#首先為Amber11設定環境變數 gedit .bashrc
export AMBERHOME=/home/soft/amber11
export PATH=$PATH:/home/soft/amber11/bin
export DO_PARALLEL="mpirun -np 4"
#解壓Amber11.tar.bz2到目錄：/home/soft/amber11, 再解壓 AmberTools-1.5.tar.bz2到相同的目錄：/home/soft/amber11 (全部替換),
#整合自 l_fcompxe_2011.6.233裡的intel MKL，安裝時Amber時會有個錯誤提示，所以在進行AmberTools安裝前要改一下/home/soft/amber11/AmberTools/src/configure檔案,查詢 "em64t" ： mkll="$MKL_HOME/lib/em64t". 將em64t換成"intel64".

4. 為Amber11和AmberTools打修補程式
#為AmberTools打修補程式：到Amber網站上下載 "bugfix.all" for AmberTools1.5, 放在AMBERHOME目錄下。下載地址：http://ambermd.org/bugfixesat.html
cd $AMBERHOME
patch -p0 -N < bugfix.all
#為Amber11打修補程式：到Amber網站上下載bugfix package of Amber11和apply_bugfix.x，下載地址：http://ambermd.org/bugfixes11.html
chmod 700 apply_bugfix.x
./apply_bugfix.x bugfix.1to17.tar.bz2

5. 安裝序列的AmberTools 1.5
cd /home/soft/amber11/AmberTools/src
./configure intel
make serial
#這一步大約要10多分鐘，比較耗時時間。測試一下
cd ../test
make test
#檢查一下check.diff 檔案看看有無錯誤出現，該檔案位於：
(/home/soft/amber11/AmberTools/test/logs/test_at_serial)

6. 安裝序列的 Amber11
cd /home/soft/amber11
./AT15_Amber11.py
cd src
make serial
#測試方法：
cd /home/soft/amber11/test
make test
#同樣在/home/soft/amber11/test/logs/test_amber_serial目錄下你可以找到check.diff檔案

7. 安裝CUDA加速的PMEMD
# 目前Amber11中，只有PMEMD支援CUDA加速
cd /home/soft/amber11/AmberTools/src
make clean
./configure -cuda intel
cd /home/soft/amber11/
./AT15_Amber11.py
cd src
make clean
make cuda
#測試方法：
cd /home/soft/amber11/test/
./test_amber_cuda.sh
同樣在/home/soft/amber11/test/logs/test_amber_cuda目錄裡有log檔案。

8. Install openmpi-1.4.3 within AmberTools
#下載openmpi-1.4.3.tar.bz2（http://www.open-mpi.org/）
# cp openmpi-1.4.3.tar.bz2 AmberTools/src

tar -zxvf openmpi-1.4.3.tar.bz2
./configure_openmpi intel
#新增openmpi的環境變數
export MPI_HOME=$AMBERHOME/AmberTools
export PATH=$AMBERHOME/AmberTools/exe:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$AMBERHOME/AmberTools/lib:$LD_LIBRARY_PATH
#這時，openmpi還是不能生效，利用which mpirun發現intel裡整合了mpir，所以將intel整合的mpi目錄改一個名子，讓openmpi生效。

9. 安裝並行版本的Amber11
cd /home/soft/amber11/AmberTools/src
./configure –mpi intel
cd /home/soft/amber11
./AT15_Amber11.py
cd src
make clean
make parallel
#測試方法：
cd /home/soft/amber11/test
make test.parallel

10. 重新單獨安裝openmpi
#安裝目錄： /home/soft/openmpi
#將之前安裝在ambertools目錄中的openmpi環境變數遮蔽掉重新安裝，並新增.bashrc
# openmpi
export MPI_HOME=/home/soft/openmpi
export PATH=/home/soft/openmpi/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/home/soft/openmpi/lib:$LD_LIBRARY_PATH
#這一步不是必須的，只是為了以後再安裝別的並行軟體如gromacs時方便

11. Copy /boot/.bashrc to your own .bashrc
# 以上安裝是在root下進行的，也可以在普通使用者下進行安裝
#最終的普通使用者下的.bashrc 檔案：
# /home/yuanxh/.bashrc
#___________________________________________________________
# intel icc
source /home/soft/intel/composer_xe_2011_sp1.6.233/bin/compilervars.sh intel64
export MKL_HOME=/home/soft/intel/mkl
#________________________________________________________________
# amber11
export AMBERHOME=/home/soft/amber11
export PATH=$PATH:/home/soft/amber11/bin
export DO_PARALLEL="mpirun -np 4"
#________________________________________________________________
# openmpi
export MPI_HOME=/home/soft/openmpi
export PATH=/home/soft/openmpi/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/home/soft/openmpi/lib:$LD_LIBRARY_PATH
#________________________________________________________________
# fftw
export CPPFLAGS=-I/opt/fftw3/include
export LDFLAGS=-L/opt/fftw3/lib
export FFTW_LOCATION=/opt/fftw3
export FFTW3F_LIBRARIES=/opt/fftw3/lib
export FFTW3F_ROOT_DIR=/opt/fftw3
export FFTW3F_INCLUDE_DIR=/opt/fftw3/include
#________________________________________________________________
# Gromacs-4.5.5
export PATH=$PATH:/home/soft/gmx/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/soft/gmx/lib
#________________________________________________________________
# VMD
export PATH=$PATH:/home/soft/vmd/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/soft/vmd/lib
#________________________________________________________________

12.注意事項與其他說明

*註1：如果機器是64位元的，那麼安裝的軟體也要求是64位元的。
*註2：檢視機器是什麼系統的，例如：mips、intel、 opteron。編譯器根據不同的CPU型別有不同的選擇，intel核心建議使用intel的編譯器，opteron核心建議使用pgi的編譯器。強烈不推薦gnu的編譯器，執行效率太低。Opteron一般不支援intel編譯器，所以可選擇gnu或pgi編譯器。保證編譯並行庫和AMBER時使用相同的編譯器和相同的編譯選項。
*註3：編譯時要使用相同的編譯選項，要麼都編成32位元的，要麼都編成64位元的。不能並行庫編成32位元，而AMBER編成64位元，反之亦然。
*註4：並行庫有OpenMPI，LAM和MPICH等，OpenMPI比較好用。同時，MPICH支援1000兆網速，不支援Inifiband高速網，在高效能機上，採用並行，選擇OpenMPI，如果在一般的叢集，可採用MPICH
*註5：如果採用pgi編譯器，有一個針對不同CPU的選項（-tp），要格外注意，編譯前可以使用man幫助系統檢視一下。AMBER9所附帶的netcdf庫似乎有個問題。這個庫的Makefile檔案獨立於AMBER生成的config.h，因而在某些體系下會出現設定不一致的情況，導致連結時找不到庫函數的定義。解決辦法就是手工修改netcdf目錄下的Makefile檔案，使它的編譯器、編譯和連結選項與AMBER的生成檔案一致。這個問題好像只在pgi/opteron的情況下遇見過。
*註6.注意測試並行版前要設定一下環境變數，比如： export DO_PARALLEL =‘mpirun -np 4’ ，根據不同的機器其實際引數不一樣。
*註7：configure_openmpi所支援的OPENMPI版本為1.4.2和1.4.3
*註8：MKL這次支援10.0或11.0系列版本。如果使用的是9.0系列或更早的版本，在configure的時候需要加上-oldmkl引數
*註9：並行器的引數進行了簡化，不管用什麼並行器，引數均為-mpi（前提是設定好環境變數）
*註10: PMEMD在Amber11中不用單獨安裝

Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 設定說明  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-04/116444.htm

Ubuntu 14.04 安裝設定CUDA  http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107501.htm

Ubuntu 12.04設定NVIDIA CUDA5.5實錄  http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107502.htm

Ubuntu安裝Theano+CUDA  http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107503.htm

關於Ubuntu 12.04 下 CUDA5.5 的安裝請參看如下連結 Ubuntu 12.04 安裝 CUDA-5.5

Ubuntu下CUDA（含GPU卡驅動）安裝過程  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120456.htm

Ubuntu 14.04 安裝 NVIDIA 驅動+CUDA+MATLAB  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120457.htm

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