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首頁 彈性高性能計算 E-HPC NEXT 實踐教程 典型行業(yè)應(yīng)用示例 使用Amber進行分子動力學模擬

使用Amber進行分子動力學模擬

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本文以Amber軟件為例介紹如何在E-HPC上進行分子動力學模擬。

背景信息

Amber（Assisted Model Building with Energy Refinement）是一款開源的廣泛使用的分子動力學模擬軟件，主要用于研究分子系統(tǒng)在生物化學領(lǐng)域的動態(tài)性質(zhì)。它由多個程序組成，可以協(xié)調(diào)工作，廣泛應(yīng)用于蛋白質(zhì)、核酸、糖等生物大分子的計算模擬。Amber軟件的核心動力學引擎開發(fā)語言為Fortran90，支持多CPU并行運算與GPU加速，適合于進行大規(guī)模的分子動力學模擬。

準備工作

創(chuàng)建一臺具有NVIDIA GPU卡的ECS實例，例如GPU計算型實例規(guī)格族gn7i等。更多信息，請參見自定義購買實例和GPU云服務(wù)器（gn/vgn/sgn系列）。

本文示例配置如下：

  • 實例規(guī)格：ecs.gn7i-c8g1.2xlarge

  • 操作系統(tǒng)：Alibaba Cloud Linux 3

說明

建議您將實例部署在與集群相同的地域內(nèi)，以免增加后續(xù)操作。

步驟一：安裝并配置軟件

  1. 遠程連接已創(chuàng)建的ECS實例。具體操作，請參見通過密碼或密鑰認證登錄Linux實例。

  2. 執(zhí)行以下命令，安裝OSS工具。

    sudo yum install -y unzip
sudo -v ; curl https://gosspublic.alicdn.com/ossutil/install.sh | sudo bash
ossutil

    執(zhí)行以下命令，修改ossutilconfig配置文件，您可以設(shè)置OSS的Endpoint、AccessKeyID、AccessKeySecret等信息。更多信息，請參見配置ossutil。

    vi ~/.ossutilconfig

  3. 執(zhí)行以下命令，安裝所需的開發(fā)工具和庫文件。

    sudo yum install -y gcc gcc-c++ make automake tcsh gcc-gfortran which flex bison patch bc libXt-devel libXext-devel perl perl-ExtUtils-MakeMaker util-linux wget bzip2 bzip2-devel zlib-devel tar

  4. 執(zhí)行以下命令，安裝unrar工具。

    sudo wget https://www.rarlab.com/rar/rarlinux-x64-612.tar.gz  --no-check-certificate
sudo tar -zxvf rarlinux-x64-612.tar.gz

  5. 執(zhí)行以下命令，安裝CMake。

    cd /usr/local/
sudo wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.18.1/cmake-3.18.1-Linux-x86_64.sh
chmod +x cmake-3.18.1-Linux-x86_64.sh
./cmake-3.18.1-Linux-x86_64.sh
export PATH=$PATH:/usr/local/cmake-3.18.1-Linux-x86_64/bin
sudo yum install -y gcc gcc-c++ make automake

  6. 升級GCC。

    1. 執(zhí)行以下命令，安裝CentOS Software Collections Release Repository的RH版本。

      sudo yum install centos-release-scl-rh -y

    2. 執(zhí)行以下命令，修改CentOS-SCLo-scl-rh.repo文件。

      sudo vi /etc/yum.repos.d/CentOS-SCLo-scl-rh.repo

      待替換的文件內(nèi)容

      # CentOS-SCLo-rh.repo
#
# Please see http://wiki.centos.org/SpecialInterestGroup/SCLo for more
# information

[centos-sclo-rh]
name=CentOS-7 - SCLo rh
baseurl=http://mirrors.cloud.aliyuncs.com/centos/7/sclo/$basearch/rh/
gpgcheck=0
enabled=1
gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-CentOS-SIG-SCLo

[centos-sclo-rh-testing]
name=CentOS-7 - SCLo rh Testing
baseurl=http://mirrors.cloud.aliyuncs.com/centos/7/sclo/$basearch/rh/
gpgcheck=0
enabled=0
gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-CentOS-SIG-SCLo

[centos-sclo-rh-source]
name=CentOS-7 - SCLo rh Sources
baseurl=http://vault.centos.org/centos/7/sclo/Source/rh/
gpgcheck=1
enabled=0
gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-CentOS-SIG-SCLo

[centos-sclo-rh-debuginfo]
name=CentOS-7 - SCLo rh Debuginfo
baseurl=http://debuginfo.centos.org/centos/7/sclo/$basearch/
gpgcheck=1
enabled=0
gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-CentOS-SIG-SCLo

    3. 執(zhí)行以下命令，安裝Developer Toolset 7。

      sudo yum install devtoolset-7 -y
      說明

      請根據(jù)您的項目需求和依賴環(huán)境，選取合適的Developer Toolset版本進行安裝，以確保開發(fā)環(huán)境的兼容性和最優(yōu)性能。

      • Devtoolset-3旨在配合GCC 4.x.x系列版本，為早期項目提供支持。

      • Devtoolset-4與GCC 5.x.x版本集成，適配中期軟件棧的開發(fā)要求。

      • Devtoolset-6精確匹配GCC 6.x.x系列，引入了更多現(xiàn)代語言特性支持。

      • Devtoolset-7則是專為GCC 7.x.x版本設(shè)計，集成了最先進的編譯技術(shù)和優(yōu)化策略。

    4. 執(zhí)行以下命令，設(shè)置環(huán)境變量。

      source /opt/rh/devtoolset-7/enable

  7. 安裝NVIDIA驅(qū)動和SDK。

    重要

    鑒于NVIDIA圖形處理器（GPU）與CUDA軟件平臺之間的緊密耦合性，為確保最佳性能并減少潛在的兼容性問題，建議將NVIDIA GPU驅(qū)動程序與CUDA工具包作為獨立步驟進行部署。

    1. 執(zhí)行以下命令，安裝NVIDIA驅(qū)動。更多信息，請參見安裝CUDA。

      sudo wget https://us.download.nvidia.com/tesla/418.226.00/nvidia-driver-local-repo-rhel7-418.226.00-1.0-1.x86_64.rpm
rpm -i nvidia-driver-local-repo-rhel7-418.226.00-1.0-1.x86_64.rpm
sudo yum clean all
sudo yum install cuda-drivers
sudo reboot

    2. 執(zhí)行以下命令，安裝NVIDIA的SDK。

      sudo wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
chmod +x cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
./cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run --toolkit --samples --silent

  8. 編譯Open MPI。

    1. 執(zhí)行以下命令，下載版本為3.0.0的Open MPI源代碼壓縮包。

      curl -O -L https://download.open-mpi.org/release/open-mpi/v3.0/openmpi-3.0.0.tar.gz

    2. 依次執(zhí)行以下命令，配置OpenMPI以支持CUDA。

      export PATH=/usr/local/cuda/bin/:$PATH
sudo tar zxvf openmpi-3.0.0.tar.gz
cd openmpi-3.0.0/
./configure --prefix=/opt/openmpi/ --with-cuda=/usr/local/cuda/

    3. 執(zhí)行以下命令進行編譯。

      sudo make -j 8 all
sudo make -j 8 install

    4. 執(zhí)行以下命令，配置環(huán)境變量。

      export PATH=/usr/local/cuda/bin/:/opt/openmpi/bin:$PATH

  9. 配置Amber軟件。

    1. 進入Amber官網(wǎng)，下載AmberTools24.tar.bz2與Amber24.tar.bz2文件，并在/opt/目錄下進行解壓縮操作。

    2. 執(zhí)行以下命令，修改Amber編譯參數(shù)。

      cd /opt/amber24_src/build/
DMPI=TRUE
openmpiDCUDA=TRUE

    3. 依次執(zhí)行以下命令，運行編譯并完成安裝。

      sudo ./run_cmake
sudo make install

    4. 依次執(zhí)行以下命令，測試Amber。

      source /opt/amber24/amber.sh
make test.serial

  10. 打包編譯好的OpenMPI和Amber軟件。

    1. 創(chuàng)建目錄。

      cd
mkdir amber-openmpi-package
cd amber-openmpi-package

    2. 使用cp命令，將編譯好的OpenMPI和Amber的可執(zhí)行文件復(fù)制到amber-openmpi-package目錄中。

    3. 執(zhí)行以下命令，創(chuàng)建壓縮包。

      cd
tar -czf amber-openmpi-package.tar.gz amber-openmpi-package/

步驟二：創(chuàng)建自定義鏡像

關(guān)于如何創(chuàng)建自定義鏡像，請參見使用實例創(chuàng)建自定義鏡像。

步驟三：使用自定義鏡像創(chuàng)建E-HPC集群

  1. 創(chuàng)建一個E-HPC集群。具體操作，請參見創(chuàng)建標準版集群。

    本文使用的集群配置示例如下：

    配置項

    配置

    系列

    標準版

    部署模式

    公共云集群

    集群類型

    SLURM

    節(jié)點配置

    包含1個管理節(jié)點和2個計算節(jié)點，規(guī)格如下：

    • 管理節(jié)點：采用ecs.r7.xlarge實例規(guī)格，該規(guī)格配置為4 vCPU，32 GiB內(nèi)存。

      說明

      請根據(jù)實際業(yè)務(wù)需求，調(diào)整管理節(jié)點的實例規(guī)格，以提高或降低資源配置。

    • 計算節(jié)點：采用ecs.gn6i-c24g1.12xlarge實例規(guī)格，該規(guī)格配置為48 vCPU、186 GiB內(nèi)存。

    集群鏡像

    鏡像配置選擇本文中已創(chuàng)建的自定義鏡像，包括集群中的管理節(jié)點、登錄節(jié)點和計算節(jié)點。

  2. 創(chuàng)建一個集群用戶。具體操作，請參見用戶管理。

    集群用戶用于登錄集群，進行編譯軟件、提交作業(yè)等操作。本文創(chuàng)建的用戶示例如下：

    • 用戶名：testuser

    • 用戶組：普通權(quán)限組

  3. （可選）開啟集群自動伸縮功能。具體操作，請參見自動伸縮節(jié)點。

    說明

    您可以通過集群的彈性伸縮能力，無需手動操作，即可實現(xiàn)計算節(jié)點的動態(tài)分配，根據(jù)實時負載自動調(diào)整計算節(jié)點數(shù)量，以提升資源管理效率。

步驟四：創(chuàng)建MOE可視化任務(wù)

  1. 使用已創(chuàng)建的testuser用戶登錄E-HPC Portal。

    具體操作，請參見登錄E-HPC Portal。

  2. 單擊右上角連接.png圖標，使用Workbench遠程連接集群登錄節(jié)點。

  3. 將編譯好的OpenMPI和Amber軟件解壓縮到/opt目錄中，確保所有節(jié)點可以共享使用。

    sudo tar -xzf amber-openmpi-package.tar.gz -C /opt

  4. 安裝MOE。

    說明

    MOE是一款商業(yè)軟件，您需要自行購買，然后遵循MOE官方指南進行安裝。

  5. 設(shè)置環(huán)境變量。

    1. 執(zhí)行以下命令，創(chuàng)建可執(zhí)行文件deploy_amber_openmpi.sh。

      vim deploy_amber_openmpi.sh

    2. 將以下內(nèi)容寫入并保存退出。

      #!/bin/bash

# 設(shè)置 MOE 環(huán)境變量
export MOE=/opt/moe_2019.0102
export LD_LIBRARY_PATH=$MOE/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=$MOE/bin-lnx64:/usr/local/cuda/bin/:/opt/openmpi/bin:$PATH
export AMBERHOME=/opt/amber24

    3. 依次執(zhí)行以下命令，順利執(zhí)行腳本文件。

      chmod +x deploy_amber_openmpi.sh
./deploy_amber_openmpi.sh

  6. 創(chuàng)建MOE可視化任務(wù)。

    1. 在E-HPC Portal頁面頂部導(dǎo)航欄，選擇任務(wù)管理。

    2. 在頁面上方，單擊moe。

    3. 在創(chuàng)建作業(yè)頁面，填寫以下參數(shù)信息。

      參數(shù)

      說明

      會話名稱

      運行moe訪問集群產(chǎn)生的會話的名稱。

      運行節(jié)點

      運行moe的節(jié)點。

      • 如果選擇隊列，會自動分配隊列中的節(jié)點。

      • 如果選擇節(jié)點，目前僅支持localhost節(jié)點，即為當前節(jié)點。

      CPU核數(shù)

      運行moe所使用的CPU核數(shù)。

      分辨率

      可視化界面的分辨率。

      應(yīng)用啟動命令

      保持默認為moe。

    4. 單擊提交作業(yè)。

  7. 進入可視化界面。

    1. 在E-HPC Portal頁面頂部導(dǎo)航欄，選擇會話管理。

    2. 按照會話名稱找到moe會話，單擊會話名稱。

    3. 進入E-HPC集群可視化界面進行操作。

      image

步驟五：提交作業(yè)

說明

本文以測試算例壓縮包 test.rar 和作業(yè)執(zhí)行腳本 run.sh文件為例來說明如何提交作業(yè)。在實際操作中，請根據(jù)您的具體業(yè)務(wù)需求，替換成相應(yīng)的作業(yè)文件。

  1. 在E-HPC Portal頁面，單擊右上角連接.png圖標，使用Workbench遠程連接集群登錄節(jié)點。

  2. 執(zhí)行以下命令，解壓縮測試用例test.rar文件。

    unrar x test.rar

  3. 執(zhí)行以下命令，修改run.sh文件，限定每個作業(yè)需要2個CPU核心。

    cd test/
vim run.sh

    修改示例如下所示：

    image

  4. 執(zhí)行以下命令，提交作業(yè)。

    ./run.sh -qsys slurm -submit

步驟六：查看作業(yè)結(jié)果

執(zhí)行以下任一命令，查詢作業(yè)詳情。

  • Slurm Sacct命令

    sacct

  • MOE命令

    ./run.sh -qsys slurm -status