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[CP2K] CP2K第一性原理程序在CentOS中的简易安装方法

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发表于 2021-2-17 06:47:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
CP2K第一性原理程序在CentOS中的简易安装方法

文/Sobereva@北京科音
First release: 2021-Feb-16  Last update: 2021-Mar-11


1 前言

CP2K(https://www.cp2k.org)是非常好的第一性原理程序,开源免费,跑中、大周期性体系比起主流的基于平面波的程序如Quantum ESPRESSO、VASP等速度快得多,而且笔者写的Multiwfn(http://sobereva.com/multiwfn)的创建CP2K输入文件的功能使得CP2K做常见任务用起来比较简单(见《使用Multiwfn非常便利地创建CP2K程序的输入文件》http://sobereva.com/587),以后用CP2K的人肯定会越来越多。本文介绍一下CP2K怎么在非常适合做科学计算的Linux发行版CentOS上进行安装。本文的内容对于其它Linux系统在一定程度上也适用。

本文是对于目前撰文时最新的CP2K 8.1版而言的,对其它版本可能适用也可能不适用。如果某些描述对于未来的CP2K和CentOS版本不适用,我届时可能会更新此文。

CP2K有sopt、ssmp、popt、psmp四种版本,如果你不了解的话,先看一下本文文末附录中的介绍。

CP2K有三种安装方式:
(1)先依次手动编译CP2K所需要的各个库,然后再编译CP2K,具体过程见官方说明https://github.com/cp2k/cp2k/blob/master/INSTALL.md。我不推荐这种做法,因为CP2K涉及的库特别多,一个一个手动编译颇为麻烦。如果你有经验和耐心可以这么鼓捣。
(2)使用CP2K自带的toolchain脚本。toolchain可以自动把CP2K依赖的各种库都一一下载并且自动编译,最后输入几行命令再把CP2K编译出来就OK了。整个过程非常简单省事,下文第2节就介绍这种做法。
(3)直接用官方预编译的ssmp版,下载后直接就能用,极为方便,下文第3节会说具体做法。


2 基于toolchain安装CP2K

2.1 相关知识

CP2K是基于Fortran的程序,但它依赖的一堆库很多都是C/C++写的,所以Fortran和C/C++编译器都得有。CP2K的编译对于编译器有明确的要求,兼容情况见https://www.cp2k.org/dev:compiler_support。可见如果用gcc+gfortran来编译的话,gcc必须>=5.5版。CentOS 7.x自带的gcc是4.8.5版,因此没法直接编译,要么升级gcc编译器(具体做法自行google,有把系统弄出毛病的风险),要么用CentOS >=8.0版。CentOS 8.0自带的gcc是8.3.1,可以非常顺利地结合toolchain编译CP2K。下面笔者所述的情况和编译方式对于CentOS 8.0和CentOS 8 Stream是完全适用的,不适用于更老的CentOS。(PS:常有人问我装CentOS 8的时候应该选什么,建议Base Environment选Workstation,组件选GNOME Applications、Legacy UNIX Compatibility、Development Tools、Scientific Support)

用合适版本的Intel的icc和ifort编译器来编译CP2K及相关的库也可以,这样CentOS 7.x的用户也省得升级gcc或者换系统了。但19.0.1版结合toolchain用的时候笔者发现有的库编译不过去,笔者不打算深究,本文就不说这种做法了。

toolchain运行过程中会自动下载很多库的压缩包,所以必须联网,而且网速还不能太慢,否则有的库半天也下不下来,甚至最终失败。如果你在大陆,强烈建议通过科学的方式加速对外部网络的访问。

关于MKL数学库

CP2K会利用到BLAS和LAPACK标准库中的子程序。默认情况下会用OpenBLAS库提供的这部分子程序,但据说OpenBLAS的LAPACK子程序的效率不如Intel的MKL数学库好,因此改用MKL可能计算速度更快,不过笔者的一些简单的对比测试并未发现用MKL时速度有显著优势。如果你想用MKL的话,那么运行下一节的toolchain前先把MKL装到系统里,即运行下列命令:
dnf config-manager --add-repo https://yum.repos.intel.com/mkl/setup/intel-mkl.repo
rpm --import https://yum.repos.intel.com/intel-gpg-keys/GPG-PUB-KEY-INTEL-SW-PRODUCTS-2019.PUB
dnf install intel-mkl
此时MKL会被装到/opt/intel/目录下,被装到笔者机子里的是MKL 2018版,占2.2GB硬盘。把下面的语句加入到~/.bashrc文件中,然后重新进入终端使之生效
source /opt/intel/parallel_studio_xe_2018.0.033/bin/psxevars.sh
上面这行语句会使得MKLROOT环境变量指向MKL库的目录。当运行toolchain的时候发现MKLROOT环境变量被指定了,就会自动利用MKL数学库(无需额外写--with-mkl选项)。

如果你想离线安装MKL,可以去Intel官网免费注册并下载Intel OneAPI base toolkit离线安装包。安装的时候只选择安装其中的MKL就够了。装好后把下面这句加入~/.bashrc文件里,然后重新进入终端使之生效
source /opt/intel/oneapi/mkl/[实际版本号]/env/vars.sh
但这样装MKL的情况下,笔者遇到过CP2K 8.1的toolchain在装COSMA库的时候编译不过去的问题。如果你也遇到了此问题,把toolchain的命令后头加上--with-cosma=no避免装COSMA库即可,这对性能影响甚微。


2.2 通过toolchain安装CP2K依赖的库

https://github.com/cp2k/cp2k/releases/下载CP2K压缩包cp2k-8.1.tar.bz2,运行tar -xf cp2k-8.1.tar.bz2命令解压之。下文假设解压后的目录是/sob/cp2k-8.1/。

运行以下命令
cd /sob/cp2k-8.1/tools/toolchain/
./install_cp2k_toolchain.sh --with-sirius=no --with-openmpi=install --with-plumed=install

之后这个toolchain脚本就会依次下载各个库的压缩包到toolchain/build目录下并解压和自动编译,编译产生的可执行文件、库文件、头文件等都自动装到了toolchain/install目录下。在笔者的普通四核机子结合非常畅通的网络下,整个过程耗时约两个小时。其中最耗时的是编译libint那一步,花了一个小时有余,一定要耐心。

以下信息建议了解一下
• 运行./install_cp2k_toolchain.sh --help可以查看toolchain的帮助。可见有的库默认是安装的,有的默认不装,通过选项来决定,可以按需调整。toolchain脚本的使用细节见https://github.com/cp2k/cp2k/blob/master/tools/toolchain/README.md
• --with-sirius=no选项代表不装本来自动会装的SIRIUS库。这个库使得CP2K可以像Quantum ESPRESSO那样完全基于平面波+赝势做计算,但一般这用不上,想做这种计算的人一般直接就用Quantum ESPRESSO了,其安装见《Quantum ESPRESSO在Linux中的安装方法》(http://sobereva.com/562)。
• --with-openmpi=install代表安装OpenMPI库,这使得编译出来的CP2K可以通过MPI方式并行计算。CP2K也支持其它MPI库如Intel MPI和MPICH。我个人比较习惯用OpenMPI,这也是目前最主流的。
• --with-plumed=install代表安装默认不自动装的PLUMED库,这使得CP2K可以结合PLUMED做增强采样的动力学。如果你不需要此功能的话可以不加这个选项,可以节约少量编译时间。
• toolchain默认用所有CPU核心并行编译,可以自行加上-j [并行核数]来明确指定用多少核。编译的耗时和CPU核数关系很大。笔者在36核机子上也就花了不到20分钟就把toolchain过程全都完成了。
• toolchain默认自动下载和编译cmake。如果你通过yum或dnf已经装过cmake而且其版本较新,可以再加上--with-cmake=system用当前系统里的cmake,能节约编译时间。
• 注意硬盘的空余空间应当足够。上述命令执行完毕后,toolchain/build目录约占9GB,toolchain/install目录占约2GB。如果硬盘吃紧,建议toolchain运行成功后把这个build目录删掉,里面的文件之后用不着。
• 如果toolchain运行过程中某个库编译失败,可以去toolchain/build目录下的那个库的目录中去找编译过程输出的log文件,在里面搜error根据报错试图分析原因。toolchain运行失败后可以重新运行,它会根据根据toolchain/build目录的内容做判断,之前已经下载和编译成功的库会自动跳过,而从失败的库继续编译。如果把build和install目录都删了,则toolchain会从头执行。

2.3 编译CP2K

接着上一节,现在把/sob/cp2k-8.1/tools/toolchain/install/arch/下所有文件拷到/sob/cp2k-8.1/arch目录下。这些文件定义了编译不同版本的CP2K所需的参数,其内容是toolchain脚本根据装的库和当前环境自动产生的。

然后运行以下命令
source /sob/cp2k-8.1/tools/toolchain/install/setup
cd /sob/cp2k-8.1
make -j 4 ARCH=local VERSION="ssmp psmp"

-j后面的数字是并行编译用的核数,机子有多少物理核心建议就设多少。在笔者的普通4核机子上花了40分钟编译完。

注:如果编译中途报错,并且从后往前找error的时候看到cannot find -lz的报错提示,则运行dnf install zlib-devel命令装上zlib库,再重新运行上面的make那行命令即可。

编译出的可执行程序现在都产生在了/sob/cp2k-8.1/exe/local目录下,共1.1GB。这里面cp2k.popt、cp2k.psmp、cp2k.sopt、cp2k.ssmp就是我们所需要的CP2K的可执行文件了(popt和sopt其实分别是psmp和ssmp的符号链接)。

把以下内容加入到~/.bashrc文件里:
source /sob/cp2k-8.1/tools/toolchain/install/setup
export PATH=$PATH:/sob/cp2k-8.1/exe/local

重新进入终端后,就可以通过cp2k.ssmp等命令运行cp2k了。运行诸如cp2k.ssmp -v可以查看CP2K的版本、编译时用的库和参数信息。

注1:上面source这行必须有,因为有的库提供的.so文件是CP2K启动时所需的,source这个脚本使得相应的库的目录被加入到动态库的搜索路径中。而且用了这个之后toolchain过程中装的OpenMPI的可执行文件mpirun等才能直接用。

注2:cp2k-8.1目录下的lib和obj目录分别存的是CP2K编译过程产生的静态库文件和.o文件,总体积不小。由于之后用不着,因此如果想省硬盘可以把这俩目录删掉。


3 直接用官方的预编译版CP2K

对于CP2K 8.1,官方预编译版只提供了ssmp的,并且为了兼容性考虑,编译选项比较保守,没有根据CPU内核进行优化、没有利用SIMD指令集、用的是-O2而非更激进优化的-O3选项,也没用MKL。不过这并不代表官方预编译版的就很慢,笔者对简单任务测试过发现在速度上和自己编译的ssmp版差异不太大。不过,如果对某些类型任务发现ssmp版的CPU占用率普遍较低,吐血建议自己编译popt版,此时有可能二者速度差异超大、用ssmp完全发挥不出CP2K本来的代码效率,甚至可能ssmp版几乎算不动。

使用官方的预编译的ssmp版CP2K的做法如下:
和2.2节所述相同,先下载cp2k-8.1.tar.bz2压缩包并解压到比如/sob/cp2k-8.1目录。
https://github.com/cp2k/cp2k/releases/下载CP2K的预编译版可执行文件cp2k-8.1-Linux-x86_64.ssmp,改名为cp2k.ssmp并随便放到一个位置,假设放到了/sob/cp2k-8.1目录下。
将下面两行加入到~/.bashrc文件中:
export PATH=$PATH:/sob/cp2k-8.1
export CP2K_DATA_DIR=/sob/cp2k-8.1/data

保存后重新进入终端,CP2K就可以通过cp2k.ssmp命令使用了(ssmp版CP2K不是必须叫cp2k.ssmp,也可以改名为cp2k,这样运行更方便)。

为什么设CP2K_DATA_DIR环境变量这里说一下。在CP2K输入文件中,如果诸如BASIS_SET_FILE_NAME、POTENTIAL_FILE_NAME等关键词只定义了文件名而没有给路径,程序默认先在当前目录下搜索相应文件,找不到的话去CP2K_DATA_DIR搜索。CP2K_DATA_DIR对应的是编译的时候CP2K目录下的data目录的路径,但开发者在编译的时候其对应的路径显然跟我们当前情况不符,因此这里通过export来将CP2K_DATA_DIR环境变量改成自己机子里实际的data目录的路径。


4 运行和测试CP2K

这里提供一个简单的输入文件用于测试:http://sobereva.com/attach/586/test.inp。这是Multiwfn生成的2*2*2金刚石超胞做PBE/DZVP-MOLOPT-SR-GTH单点计算的输入文件。

先测试ssmp版。将test.inp放到当前目录下,运行:cp2k.ssmp test.inp |tee test.out。输出信息会在屏幕上显示,也同时写入到了test.out里。默认情况下所有CPU核心都会被用于OpenMP并行计算,如果比如想只用4核,就先运行export OMP_NUM_THREADS=4命令然后再运行CP2K,此时运行过程中CP2K进程的CPU占用率应当在300~400%。

再测试popt版。假设用4核通过MPI方式并行,就执行:mpirun -np 4 cp2k.popt test.inp |tee test.out。在top中看到会有4个cp2k.popt在运行,占用率皆接近100%。

如果你是自己编译的CP2K,建议默认用popt版而不要用ssmp版,因为在某些情况下后者运行效率远不及popt版(但也有些任务二者速度差异不大,看具体情况)。为了运行popt版省事,建议在~/.bashrc里面加入一行alias cp2k='mpirun -np 4 cp2k.popt'。重新进入终端后,只要输入cp2k test.inp |tee test.out就等价于输入mpirun -np 4 cp2k.popt test.inp |tee test.out了,用起来省事多了。

注:跑sopt、popt版时,不管设不设OMP_NUM_THREADS、设多少,OMP_NUM_THREADS都会被强行视为1。


附:CP2K的并行以及四种版本

CP2K支持MPI方式并行也支持OpenMP方式并行。最初CP2K是完全基于MPI并行的,但每个核心对应一个MPI进程来并行跑CP2K的话,对某些任务、较大体系消耗内存较高。CP2K如今很多代码也利用OpenMP方式实现了并行化,OpenMP并行的好处是很多数据可以在不同线程之间共享而不用保存副本,从而比MPI并行明显更节约内存。但由于有些CP2K代码仍只能通过MPI方式并行,因此单纯靠OpenMP并行的话某些任务的速度可能明显不及MPI并行,而且并行核数很多时纯OpenMP的并行效率比纯MPI并行的略低是很多科学计算程序中常见的现象。CP2K也支持MPI和OpenMP混合并行,比如CPU有36核,那么可以比如用9个MPI进程,每个MPI进程下属4个OpenMP线程,这样9*4把36个核都利用上,比直接用36个OpenMP线程并行效率可能明显更高,而比用36个MPI进程则明显更省内存(这对于杂化泛函计算比较重要。杂化泛函耗内存远高于纯泛函,如果借助OpenMP节约内存,使得有足够内存储存所有双电子积分,即in-core方式做SCF,就可以避免每次迭代过程中重算这些积分,令SCF迭代过程耗时低得多)。

MPI或MPI+OpenMP可以跨节点并行(OpenMP限于节点内),而纯OpenMP只能单机并行,因为OpenMP是基于共享内存的并行技术。

根据支持的并行方式的不同,CP2K分为四个版本:
sopt:只能单机单核计算,无法并行。s意为single
ssmp:OpenMP并行,可以单机多核运行。smp意为Symmetric multiprocessing
popt:MPI并行,可以单机并行也可以跨节点并行。p意为parallel
psmp:MPI+OpenMP混合并行,可以单机并行也可以跨节点并行

sopt版严格等价于ssmp版结合OMP_NUM_THREADS=1,popt版严格等价于psmp版结合OMP_NUM_THREADS=1。

实际上还有sdbg和pdbg版,前者相当于ssmp结合debug设置,后者相当于psmp结合debug设置,但这对于开发者调试程序才有意义,所以本文2.3节我们没有编译这俩版本。

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发表于 2021-2-17 10:43:13 | 显示全部楼层
谢谢分享,社长怎么可以这么多才多艺啊!

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发表于 2021-2-17 11:49:59 | 显示全部楼层
社长太强了,这就试试!已经跟着社长学了太多了继续学习!

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发表于 2021-2-17 12:01:25 | 显示全部楼层
本帖最后由 gog 于 2021-2-17 12:02 编辑

“openblas 和mkl性能相差不大”相信很多读者看了这结论,都会有点怀疑——毕竟很多数学库没安装完整,也没有平行测试结果。

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发表于 2021-2-18 14:22:38 | 显示全部楼层
8.1的toolchain安装支持intel mpi了,就别用openmpi了。
cp2k用intel可以比openmpi快30%
之前7.1版本toolchain不支持intelmpi要自己修改很多地方比较麻烦,8.1现在都自带支持intel mpi还有intel mkl的toolchain编译脚本了。肯定要用呀。

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发表于 2021-2-18 18:50:56 | 显示全部楼层
本帖最后由 gog 于 2021-2-19 09:10 编辑
啦啦黑还黑 发表于 2021-2-18 14:22
8.1的toolchain安装支持intel mpi了,就别用openmpi了。
cp2k用intel可以比openmpi快30%
之前7.1版本tool ...

倒腾8.1好几天,发现好多问题。gcc和openmpi编译psmp后 make test。计算速度真的好些慢。

gcc+openmpi+mkl组合,优势是组件可以全部安装上,缺点是很难改脚本。这个安装方法,在7.1中,已经成功实践。因此,还是很期望这种方法。目前cp2k8.1,还没能成功。

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发表于 2021-2-18 19:15:35 | 显示全部楼层
请问各位大佬,8.1比7.1有很明显的功能改进不?
努力挖掘科学的本质

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喵星人

发表于 2021-2-18 21:07:05 | 显示全部楼层
啦啦黑还黑 发表于 2021-2-18 14:22
8.1的toolchain安装支持intel mpi了,就别用openmpi了。
cp2k用intel可以比openmpi快30%
之前7.1版本tool ...

但是pexsi,quip,plumed和sirius编译会出问题,有的能解决有的解决不了(貌似是全家桶20.4的问题)

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被催的人

发表于 2021-2-18 22:36:33 | 显示全部楼层
gog 发表于 2021-2-18 18:50
倒腾8.1好几天,发现好多问题。gcc和openmpi编译psmp后 make test。计算速度真的好些慢。伤心得很。

我们课题组也遇到了类似的问题,同样的设置和配置跑64H2O的体系,磕磕绊绊编译的CP2K-8.1.psmp计算用时是顺顺利利编译的CP2K-6.1.popt计算用时的将近1.5倍……当然还是比“官方编译”的CP2K-8.1.ssmp要快很多的(CP2K-8.1.psmp计算用时约为CP2K-8.1.ssmp的2/3。)。

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喵星人

发表于 2021-2-18 23:25:48 | 显示全部楼层
wth1219 发表于 2021-2-18 22:36
我们课题组也遇到了类似的问题,同样的设置和配置跑64H2O的体系,磕磕绊绊编译的CP2K-8.1.psmp计算用时是 ...

同样用toolchain编译的8.1速度大概只有7.1的一半(用openmpi),intelmpi还没测试。

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发表于 2021-2-19 00:49:35 | 显示全部楼层
而且笔者写的Multiwfn(http://sobereva.com/multiwfn)的创建CP2K输入文件的功能使得CP2K做常见任务用起来比较简单

想问一下有没有详细说明multiwfn生成cp2k输入文件的指南?
我刚翻了一下手册,只看到3.100.2有一小段话,但没有详细的说明。

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 楼主| 发表于 2021-2-19 07:26:01 | 显示全部楼层
wuzhiyi 发表于 2021-2-19 00:49
而且笔者写的Multiwfn(http://sobereva.com/multiwfn)的创建CP2K输入文件的功能使得CP2K做常见任务用起来 ...

最近几天我会写专门的帖子。

简单来说,载入任意Multiwfn支持的含有结构信息的文件(最好也含有晶胞信息的文件,比如cif、带CRYST1字段的pdb文件、Gaussian的PBC任务的输入文件、CP2K输入文件、GROMACS的gro文件等),在主菜单里输入cp2k即可进入创建输入文件的界面,按提示操作即可。这个功能至少对我自己而言,感觉设计得老方便了,用户只需要选想干什么即可,基本不需要费劲巴拉地查手册查例子一个输入文件写半天了。
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 楼主| 发表于 2021-2-19 07:29:00 | 显示全部楼层
gog 发表于 2021-2-17 12:01
“openblas 和mkl性能相差不大”相信很多读者看了这结论,都会有点怀疑——毕竟很多数学库没安装完整,也没 ...

文中说了,用没用MKL我只是做了简单的对比测试(纯泛函GPW做单点),发现结果是如此,差异没超过10%。如果谁有精力做各项任务各种体系的全面对比测试,欢迎贴出来。
文中也说了,OpenBLAS的LAPACK的性能据一些说法不如MKL,文中没有在没有前提的情况下说“openblas和mkl性能相差不大”,而且这句话也不是文中原话。
MKL和OpenBLAS对于CP2K都是提供BLAS和LAPACK标准子程序,用OpenBLAS明显不算“数学库没装完整”。数学库真没装完整的话CP2K根本都编译不过去,更别提计算了。
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 楼主| 发表于 2021-2-19 07:35:20 | 显示全部楼层
Penson 发表于 2021-2-18 19:15
请问各位大佬,8.1比7.1有很明显的功能改进不?

https://www.cp2k.org/version_history
我觉得算不上很明显的改进
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 楼主| 发表于 2021-2-19 08:40:40 | 显示全部楼层
啦啦黑还黑 发表于 2021-2-18 14:22
8.1的toolchain安装支持intel mpi了,就别用openmpi了。
cp2k用intel可以比openmpi快30%
之前7.1版本tool ...

直接写--with-intelmpi=install会导致报错__INSTALL__ is not supported; please manually install Intel MPI。从toolchain/scripts/install_intelmpi.sh中可见toolchain脚本还没法直接装Intel MPI,只能利用已装好的Intel MPI。CentOS 8我没发现能直接yum/dnf装Intel MPI的方法
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