GPU版GAMESS的快速安装

用户7592569

发布于 2021-07-16 17:09:57

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发布于 2021-07-16 17:09:57

本文讲介绍如何用容器技术（Docker）快速安装GPU版GAMESS，并演示如何进行实际计算。

1. GPU版本的GAMESS

GPU版GAMESS其实是加装了量子化学计算库LibCChem的GAMESS。据介绍，LibCChem库只承担了量化计算中很耗时的部分，例如积分计算、临时数据存储等。自洽场迭代收敛等一些框架仍然由GAMESS主体控制。 LibCChem不仅有GPU加速的代码，也用Global array（GA）的共享内存机制进行并行代码编写。同时，也采用了HDF5文件存储方式，可以并行I/O以及在内存中写临时文件。总之，LibCChem利用了很多新的编程技术对GAMESS进行加速。LibCChem手册中介绍，他们对HF, MP2以及CCSD(T)计算进行了加速。

这些新的技术，意味着用户需要额外安装一些库。例如，用户需要安装HDF5，Boost（C++的一个大库），eigen（C++线性代数库）。当然GAMESS也需要Fortran编译器、数学库、并行环境等。安装这么多库是很耗费精力的，特别是在没有外部联网的情况下。

容器技术解决了上述难题。

2. 容器技术简介

开发者会尝试将一套工具完整打包并且分发给用户，让用户直接使用。这种打包就是容器技术。打包过程中，程序本身，所依赖的库，甚至是操作系统的部分组件都被打成一个包。用户拿到这个包，直接用就可以。打包可以用Docker、Singularity等工具实现。本文将介绍用Docker安装LibCChem+GAMESS。

GPU的软件环境不太容易容器化。Docker在19版本之后，加入了对Nvidia运行环境的支持，容器中的程序也可以轻松跑GPU了。但用户仍需要提前安装显卡驱动（不安装，显卡也没法用）。

用户只需关注怎么下载这个包（被称为镜像，image）以及这个包怎么用。

3. 镜像的下载与使用

安装前，用户需要满足以下条件：

比较新的docker（20.10版本最佳。不能早于19）
Nvidia显卡（AMD显卡没有相关资料），并且知道显卡架构。
CUDA driver version >= 384.81 ，建议新一些的版本，我用的是455.32版本。

很多镜像被打包后，都会选择存在DockerHub里。LibCChem+GAMESS也存在这里面，是被一个叫afandiadib的开发者打包并上传的。我用的显卡是Kepler架构的GTX 780显卡，需要Kepler架构的版本，下载指令如下：

docker pull afandiadib/gamess:cuda-9.0-Kepler

如果您用的是Pascal以及Volta架构，建议从Nvidia官方镜像库中下载，Nvidia也许会专门针对不同架构进行进一步优化：

docker pull nvcr.io/hpc/gamess:17.09-r2-libcchem

如果您用的是其他架构的显卡如Ampere，Turing，可以尝试早一些架构的版本，也许能兼容。

afandiadib/gamess镜像压缩前有2.81GB，解压后足足有7.79GB。

以afandiadib/gamess为例进行讲解，如何用镜像进行计算。我们可以进入容器（container），在容器中运行GAMESS。运行如下指令：

docker run --gpus all  -it afandiadib/gamess:cuda-9.0-kepler bash

--gpus all 代表启动所有显卡，-it 代表交互式启动容器，执行容器的bash 命令，即进入容器bash。进入容器后，看到左下角，是root身份。值得注意的是，此时，容器内部与外部的文件并不互通，是完全隔离的。发布者将软件安装到了/opt下，可以在里面找到GAMESS。同时发布者将原先的rungms改为了gms-cchem与gms-cpu两个指令。gms-cchem 启动GPU版本的GAMESS+LibCChem，gms-cpu 启动传统GAMESS。我们准备好输入文件TEST.inp。如果我们要用4个核心，只需执行，

gms-cchem TEST 01 4

01是版本号，只有01版本。4代表核心数。LibCChem采用MPI/OpenMP混合并行方式，建议指定NUM_OMP_THREADS，export NUM_OMP_THREADS=$N。运行后，可以执行nvidia-smi监控显卡运行状态。

除了进入容器内运行GAMESS外。我们也可以用容器内的GAMESS执行外部的输入文件。例如输入文件存在当前工作目录下，它叫TEST.inp，我们执行：

docker run --gpus all -v $(pwd):/root --rm -it afandiadib/gamess:cuda-9.0-kepler bash -c 'cd /root && gms-cchem TEST 01 4' > out

-v $(pwd):/root 表示将当前目录投射到镜像内部的/root路径中。bash -c 'cd /root && gms-cchem TEST 01 4' 表示在镜像中执行一串指令，即先进入/root ，再运行gms-cchem 。结果重定向到out文件中。

请不要被上述一连串指令与标签吓到，简单学习Docker后便可以轻松上手。

4.性能对比

GPU的加速效果比较明显的。我对比了纯GAMESS，GPU加持的LibCChem(LibCChem+GPU)，以及无GPU的GAMESS+LibCChem(LibCChem+CPU)的计算总时间（wall time）。处理器是Xeon 2696V2,显卡是GTX780。HF计算的测试中，所有计算都使用八个进程，每个进程开启一个线程。MP2与CCSD(T)计算的测试中，原生GAMESS采取八个进程并行，libCChem计算采用一个进程，每个进程带8个线程。

测试结果上看，libCChem对三种类型计算都有一定的加速，对HF计算的加速最明显。显卡会减少计算时间，HF计算，减少的时间更明显。

5.讨论

5.1 LibCChem的问题

很多人用GAMESS通常是为了进行能量分解或者EFP、FMO、CIM计算等。如果上述功能依赖老版本GAMESS的ddikick并行机制，那么可能没法使用LibCChem进行加速。我测试能量分解遇到这样问题。对于HF、MP2以及CCSD(T)，用一块普通显卡节省一定的计算时间还是划算的。LibCChem并没有对XC积分进行加速，这也是一点遗憾。

MP2能量计算部分，不是MPI多进程并行，需要使用者注意，尽量用多指定线程而少开启进程。

在测试中发现，LibCChem并没用完全用尽显卡的性能，显存只用了500MB左右。

5.2 Docker 容器中运行效率问题

我没有自己编译GAMESS+libCChem，因此没有对比Docker容器中运行程序的效率问题。从原理上讲，Docker不会比自己编译版本慢很多。另外如果打包镜像的人仔细搭配了编译器或软件库，那么容器中效率也许会比自己编译的效率高。IBM的一个研究文档讨论过Docker效率问题。例如下图的Linpack测试和随机内存读写测试，Docker效率跟Native运行没有区别，虚拟机KVM则慢了不少。