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为某网友的AMD GPU平台编译和调优LAMMPS和GROMACS

发布网友 发布时间:2024-09-03 19:50

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热心网友 时间:2024-09-03 20:28

上个月接到一位网友在哔哩哔哩的私信求助,希望协助他配置AMD GPU平台上的LAMMPS和GROMACS。起初,笔者因为任务看似“吃力不讨好”而犹豫,但最后还是决定出手相助。
该网友的PC配置包括AMD Ryzen 5900X和Radeon 6800XT,通过闲鱼平台找人安装了Ubuntu Desktop 22.04.3 LTS操作系统。在安装过程中,出现了主板不兼容的问题,通过更换师傅最终成功安装。此外,他还有一台配备Ryzen 7945HX和RTX 4060 Laptop笔记本电脑,使用WSL安装了LAMMPS,但主要依赖纯MPI并行。
鉴于此,笔者为其两台PC分别编译了LAMMPS,并对性能进行了一定的优化。了解到他需要模拟甲烷、二氧化碳等物质在二氧化硅或石墨烯表面的吸附,因此推荐并为其编译了GROMACS 2023.2。在此之前,已有相关软件在AMD GPU平台上的基准测试、兼容性说明和疑难解答文章发布,本文则是一系列文章的补充。
安装ROCm软件栈时,考虑到apt下载速度慢,建议使用多线程下载工具提前下载所需包,并修复文件名,放入apt缓存目录(/var/cache/apt/archives)后再进行安装。通过这一步骤,将大部分包预先安装完毕,使得安装过程更为迅速。
在6800XT的PC上编译LAMMPS时,包含了GPU包和Kokkos包以实现GPU加速。使用CMake+预设脚本进行编译,流程简洁高效。配置过程中,需要更新cmake/CMakeLists.txt文件中的部分行以适应最新版Kokkos,并在预设文件中添加启用的包名,如Kokkos。完成配置后,编译并将其二进制文件添加至PATH环境变量,即可开始使用。
并行性能调优时,添加了OpenMP环境变量,对于该网友的PC,推荐的值分别为'6'、'0-5'。根据任务需求,为单块GPU上的任务设置不同的CPU核心绑定,如在运行2个任务时设置GOMP_CPU_AFFINITY=6-11,运行4个任务时分别设置OMP_NUM_THREADS=3,并为每个任务分配不同的核心范围。
在使用LAMMPS于NVIDIA GPU下的WSL环境时,GPU驱动、CUDA Toolkit等基础环境配置无需赘述。在CMake配置命令中,未启用Kokkos,考虑到WSL环境可能存在的CUDA库找不到问题,且该网友对双精度计算需求不高,故未深入探究此问题。在Windows物理机上通过任务管理器将WSL进程分配到第二个CCD,以实现更高效的并行计算。
AdaptiveCpp在AMD GPU平台上的应用同样值得关注,该SYCL实现经历了快速迭代,新版本性能显著提升。在本次编译过程中,选择了10月11日的开发版分支。
对于GROMACS在AMD GPU上的编译和使用,编译命令与LAMMPS类似,配置时注意调整并行参数。性能优化方面,可参考之前关于并行性能调优的经验。通过mdrun命令设定并行参数,无需额外添加环境变量,运行前确保OpenMP环境变量已被unset,以实现最佳性能。
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