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标题: 一步一步撸ParaGauss [打印本页]

作者
Author: beefly 时间: 2022-8-12 19:10
标题: 一步一步撸ParaGauss
本帖最后由 beefly 于 2022-8-28 15:34 编辑

ParaGauss是LCAO-GTO DFT计算程序，几乎是和ADF同时开发，不过ParaGauss没有发展起来，特别是十年前推出4.0版以后，后续的开发已经几乎停滞。2014年，经过一些删减的ParaGauss 3.2.1版被提交到Github上，实现了开源，但是没有讲如何编译，运行脚本似乎也已经过时，而且发布者已经离开了学术领域，不提供任何支持。今天花了一天时间，初步摸索出编译和运行方法。

编译ParaGauss

（可选）装GNU guile库（ https://www.gnu.org/software/guile/ ）。因为担心2014年的ParaGauss和现在的guile不兼容，故用了比较老的guile 2.2版。从源代码编译guile的方法见自带的README文件，要预装很多库。因为用Ubuntu系统，可以一键安装：
sudo apt-get install guile-2.2-dev
然后把头文件libguile.h的地址加入环境变量：
export C_INCLUDE_PATH=/usr/include/guile/2.2:$C_INCLUDE_PATH
目前没感觉出guile包装后的优越性，因此这一步可以跳过。
编译和安装OpenMPI。既可以用intel编译器，也可以用gnu编译器，网上有很多介绍。需要注意的是，运行configure的时候要加上参数 --enable-mpi-fortran 和 --enable-static 。安装后设置环境变量：
export PATH=$openmpi_install_dir/bin:$PATH
export LIBRARY_PATH=$openmpi_install_dir/lib:$LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$openmpi_install_dir/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export CPATH=$openmpi_install_dir/include:$CPATH （由于有Fortran代码调用头文件，必须设置CPATH）
如果用gnu编译器，需要自行安装blas+lapack库。Ubuntu可以用命令：
1. sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev
复制代码
然后写入环境变量：
1. export LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/blas:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/lapack:$LIBRARY_PATH
2. export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/blas:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/lapack:$LD_LIBRARY_PATH
复制代码
到Github下载ParaGauss源代码（ https://github.com/alexei-matveev/paragauss-gpl ），位于Code -- Download ZIP 。解压缩，cd进入主目录paragauss-gpl-master。现在需要针对编译环境写一个machine.mk文件。根据上面第2步所用的编译器：
a) 如果用的是Intel编译器（2020版），从paragauss-gpl-master/make里复制最接近的ifc13local.mk，放到主目录下：
cp make/ifc13local.mk ./machine.mk
然后编辑machine.mk中的两行：
MPIINCLUDE = -I$openmpi_install_dir/include
MPILIBS = -lmpi_usempif08 -lmpi -lmpi_mpifh
b) 如果用gnu编译器，则复制paragauss-gpl-master/make/krsk-gfortran-openmpi.mk：
cp make/krsk-gfortran-openmpi.mk ./machine.mk
然后编辑machine.mk：
删除这两行的“-x f95”
1. F90BASEFLAGS = -x f95 -Wall #-fbounds-check #-pedantic-errors -Werror
2. FBASEFLAGS = -x f95 -Wall #-fbounds-check #-pedantic-errors -Werror
复制代码
删除这一行的-lf77blas和-latlas（根据blas和lapack库文件的实际名称，必要的话可以修改LAPACKLIBS和BLASLIBS两个环境变量）：
1. BLASLIBS = -lf77blas -lblas -latlas
复制代码
在环境变量COMMINCLUDE之前定义MPIINCLUDE。例如：
1. MPIINCLUDE = -I/$openmpi_path_dir/include
2. COMMINCLUDE = $(MPIINCLUDE)
复制代码
如果用guile（见第1步），则把文件结尾的以下几行
1. ifeq ($(WITH_GUILE),1)
2. INCLUDE += -I$(BASEDIR)/guile
3. LIBS += -lguile
4. endif
复制代码
改为
1. ifeq ($(WITH_GUILE),1)
2. LIBS += $(shell guile-config link)
3. CINCLUDE += $(shell guile-config compile)
4. LINKFLAGS += -Wno-main
5. endif
复制代码
c) machine.mk中其他的路径可酌情修改，但是似乎用不到。
如果不用guile（见第1步），修改Makefile，把其中的“WITH_GUILE = 1”改为“WITH_GUILE = 0”。
修改molmech/hess_and_opt_module.f90，1087-1089行有语法错误：
1. str=rstep(nvar+1:nvar+3)
2. call use_vect_s()
3. call renew_slab(str)
复制代码
改为
1. str_s=rstep(nvar+1:nvar+3)
2. call use_vect_s()
3. call renew_slab(str_s)
复制代码
如果用ifort编译器，修改文件modules/xc_func.f90，1388行会导致ifort编译器出现内部错误：
1. f = scm_list (f, f1, f2)
复制代码
改为：
1. type(scm_t) :: f1, f2, f0
3. (略)
5. f0 = f
6. f = scm_list (f0, f1, f2)
复制代码
用 make 编译。编译成功后，

a) 若使用guile，会出现可执行程序 guile-qm 以及运行脚本 runqm

b) 若不使用guile，会出现可执行程序 mainscf_V3.2.1-yyyyymmdd（后缀中的yyyy、mm、dd分别是编译那天的年月日）

运行ParaGauss

在其它位置另建一个目录，准备一个运行脚本run.sh。
a) 如果使用guile，运行脚本run.sh的内容如下：

#!/bin/bash
export PATH=$openmpi_install_dir/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$openmpi_install_dir/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=$path_of_paragauss-gpl-master:$PATH
# serial calculation:
# runqm job-1
# parallel calculation
mpirun -np 4 runqm job-1

复制代码

b) 如果不使用guile，运行脚本run.sh的内容如下：

#!/bin/bash
export PATH=$openmpi_install_dir/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$openmpi_install_dir/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=$path_of_paragauss-gpl-master:$PATH
cp job-1 input
# serial calculation:
# mainscf_V3.2.1-yyyyymmdd
# parallel calculation
mpirun -np 4 mainscf_V3.2.1-yyyyymmdd

复制代码

“yyyyymmdd”要换成实际的后缀。job-1是输入文件名，可以从 paragauss-gpl-master/qa 里面找。复制的时候，要连同基组文件一起复制。
如果用intel编译器+mkl库，还要在run.sh中把相应的环境变量加上。例如：

source $intel_compilers_path/bin/compilervars.sh intel64
source $intel_compilers_path/mkl/bin/mklvars.sh intel64

复制代码

作者
Author: beefly 时间: 2022-8-12 19:43
本帖最后由 beefly 于 2022-8-20 19:33 编辑

ParaGauss主要功能如下：

(, 下载次数 Times of downloads: 49)

一点个人看法：
1，输入文件格式复杂，特别是坐标、基组部分，过于繁琐
2，ParaGauss当年最大的卖点之一，是标量相对论DKH2的解析梯度和解析Hessian（不过求导公式用了一些比较粗糙的近似），但不如相对论赝势用得广。如今已被容易求导且精度更高的X2C方法淘汰
3，ParaGauss是把DFT+U方法引入分子计算的少数程序之一（在这个开源版里没有），不过在分子领域，人们更习惯用杂化泛函乃至多组态方法计算强关联体系
4，如果对ParaGauss里的算法感兴趣，可以研究一下；做应用计算则意义不大

作者
Author: wgbigfatcat 时间: 2022-8-14 08:51
现在我倒是越来越觉得，撸别人的，不然直接搞一个。哎！

作者
Author: Warm_Cloud 时间: 2022-8-14 09:17

wgbigfatcat 发表于 2022-8-14 08:51
现在我倒是越来越觉得，撸别人的，不然直接搞一个。哎！

自己写重复的功能意义不是很大。

作者
Author: niobium 时间: 2022-8-14 09:28

Warm_Cloud 发表于 2022-8-14 09:17
自己写重复的功能意义不是很大。

大师你不能写完了之后说这种话

作者
Author: Warm_Cloud 时间: 2022-8-14 20:57

niobium 发表于 2022-8-14 09:28
大师你不能写完了之后说这种话

不写怎么会有这么痛的领悟。。。

作者
Author: niobium 时间: 2022-8-14 21:44

Warm_Cloud 发表于 2022-8-14 20:57
不写怎么会有这么痛的领悟。。。

我觉得要么有自己完整的程序，如ORCA、GAMESS等等；要么就方法足够牛逼到能让高斯之类的程序支持，如Grimme的D3；要么就固定地参与某个程序的开发，如Head-Gordon、Krylov都绑定Q-Chem了，其实也类似第一种情况。如果总是个接口之类的东西，要么自己不会算积分，要么自己不会做HF，要用A，还非要基于B，这程序基本就是自己组里玩玩。

作者
Author: Warm_Cloud 时间: 2022-8-14 22:52

niobium 发表于 2022-8-14 21:44
我觉得要么有自己完整的程序，如ORCA、GAMESS等等；要么就方法足够牛逼到能让高斯之类的程序支持，如Grim ...

写软件很痛苦，代价比如延期。不过，能够撑过来那确实还可以。。当然了，能有自己的牛逼方法和完整软件这个是最好的情况了。

作者
Author: zjxitcc 时间: 2022-8-15 23:33
本帖最后由 zjxitcc 于 2022-8-16 00:17 编辑

niobium 发表于 2022-8-14 21:44
我觉得要么有自己完整的程序，如ORCA、GAMESS等等；要么就方法足够牛逼到能让高斯之类的程序支持，如Grim ...

很有道理。不过“完整的程序”这个细究定义的话，就存疑了。。。总是有不少研究问题需要多个量化程序来解决（过去、现在、未来都是这样），从这个角度看的话，就不存在完整的程序了。。。当然，相对的比较还是可以有的，总会有些程序“比较完整”（像Gaussian和ORCA）

作者
Author: niobium 时间: 2022-8-16 08:30

zjxitcc 发表于 2022-8-15 23:33
很有道理。不过“完整的程序”这个细究定义的话，就存疑了。。。总是有不少研究问题需要多个量化程序来解 ...

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