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本帖最后由 r1ck 于 2024-9-20 20:41 编辑
MACE -快速准确的机器学习原子间势,具有高阶等变消息传递。
本机配置7950X+4090,已安装CUDA11.8、anaconda、MKL库和550.67版本N卡驱动。
MACE软件包的安装:
显卡驱动和CUDA安装可以看论坛上其他帖子或自行Google。
为MACE创建conda环境:
进入MACE的conda环境:
安装PyTorch:
- conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia
复制代码 安装MACE依赖的库:
- conda install numpy scipy matplotlib ase opt_einsum prettytable pandas e3nn
复制代码 安装MACE:
- git clone git@github.com:ACEsuit/mace.git
- pip install ./mace
复制代码
安装kokkos版本的Lammps_MACE:
下载lammps和libtorch:
- git clone --branch=mace --depth=1 https://github.com/ACEsuit/lammps
- wget https://download.pytorch.org/libtorch/cu118/libtorch-shared-with-deps-2.3.0%2Bcu118.zip
复制代码 解压:
- unzip libtorch-shared-with-deps-2.3.0+cu118.zip
- mv libtorch libtorch-gpu
复制代码 安装(安装前加载下MKL环境变量):
- cd lammps
- mkdir build
- cd build
- cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=$(pwd) -D CMAKE_CXX_STANDARD=17 -D CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED=ON -D BUILD_MPI=ON -D BUILD_SHARED_LIBS=ON -D PKG_KOKKOS=ON -D Kokkos_ENABLE_CUDA=ON -D CMAKE_CXX_COMPILER=$(pwd)/../lib/kokkos/bin/nvcc_wrapper -D Kokkos_ARCH_AMDAVX=ON -D Kokkos_ARCH_ADA89=ON -D CMAKE_PREFIX_PATH=$(pwd)/../../libtorch-gpu -D PKG_ML-MACE=ON ../cmake
- make -j 32
- make install
复制代码
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