Block-1.5的编译和安装
由于CASCI/CASSCF计算量随活性空间呈指数增长，超过(16,16)的计算在高配机器上几乎不可能。近似求解大活性空间的方法通常有DMRG, selected CI等等。Block-1.5是做DMRG计算的经典程序，由Sandeep Sharma和Garnet Chan开发，虽然早在5年前就不更新了，但其计算速度仍高于很多同类程序。Block-1.5一般结合PySCF使用，可以进行DMRG-CASCI，DMRG-CASSCF和DMRG-SC-NEVPT2等计算。笔者之前在公众号上将该程序的安装拆分为几篇短文
Boost.MPI的编译 安装基于openmpi的mpi4py Block-1.5的编译和安装
不便统筹阅读，加上以前的教程有些细微的格式问题，有必要整理和汇总一下安装步骤。
1. 编译boost.MPI
以boost.1.55.0为例，压缩包boost_1_55_0.tar.gz可以在官网
http://www.boost.org/users/history
下载到。注意block-1.5.3对boost版本较为敏感，笔者不推荐使用1.55.0外的版本。有些读者可能会发现自己机器上系统内置了（部分）boost库，但其一般无法用于编译Block。
为了编译出并行版的Boost库，需要事先安装任一种mpi，本文以openmpi-1.10.3为例（假设事先安装好）。假设压缩包放在$HOME/software/目录下，解压，进入目录，运行bootstrap.sh脚本并设置相关参数
tar -zxf boost_1_55_0.tar.gz
cd boost_1_55_0
./bootstrap.sh --prefix=`pwd` --with-libraries=all --with-toolset=intel-linux
这里通过--with-toolset来指定编译器，写intel-linux就是intel编译器，写gcc就是gcc编译器。该选择建议与当初编译openmpi的编译器保持一致。pwd指安装在当前文件夹下，也可以更改至其他位置。打开project-config.jam文件，在第一行添加mpicxx的绝对路径
using mpi : /opt/openmpi-1.10.3/bin/mpicxx ;
注意最后有一个分号不能少。这一行内容对空格较敏感，建议读者复制后修改。如果不知道mpicxx路径，可通过命令which mpicxx查询。然后编译
./b2 -j16 --layout=tagged link=static,shared threading=multi install
可以通过加上-j16使用16个核并行编译，大概3分钟即可完成。在lib文件夹下可以看到生成libboost_mpi-mt.so等库文件。mt是multi-thread的意思；linux系统自带的boost库里通常没有这些并行库文件。假设boost放在$HOME/software/目录下，则需添加环境变量
export BOOST_ROOT=$HOME/software/boost_1_55_0
export BOOST_INCLUDE=$BOOST_ROOT/include:$BOOST_INCLUDE
export BOOST_LIB=$BOOST_ROOT/lib:$BOOST_LIB
export LD_LIBRARY_PATH=$BOOST_ROOT/lib:$LD_LIBRARY_PATH
第一行的路径视自己的实际情况修改。source ~/.bashrc或退出重登以使环境变量生效。
2. 编译block-1.5.3
原网址
http://www.sunqm.net/pyscf/files/bin/block.spin_adapted-1.5.3.gz
在几年前已失效。现可到下列两个链接下载源码
https://github.com/pyscf/Block
https://github.com/sanshar/Block/files/10379436/block-1.5.3.tar.gz
笔者使用的压缩包为block-1.5.3.tar.gz。
2.1 编译并行版
解压，复制一份代码，这是因为在2.2节中可能还需编译串行版，此处复制一份以区分二者
tar -zxf block-1.5.3.tar.gz
cp -r block-1.5.3 block-1.5.3_mpi
cd block-1.5.3_mpi
打开Makefile文件，找到并修改如下几处
CXX = icpc
MPICXX = mpicxx
BOOSTINCLUDE = $(BOOST_ROOT)/include/
BOOSTLIB = -L$(BOOST_ROOT)/lib -lboost_system-mt -lboost_filesystem-mt -lboost_serialization-mt -lboost_mpi-mt
USE_MPI = yes
USE_MKL = yes
MKLLIB = /opt/intel/compilers_and_libraries/linux/mkl/lib/intel64/``
MKLFLAGS = /opt/intel/compilers_and_libraries/linux/mkl/include``
在Makefile中找到如下这一行
LIBS += -L$(NEWMATLIB) -lnewmat $(BOOSTLIB) $(LAPACKBLAS) $(MALLOC)
在其末尾添加-lpthread -lrt，也即
LIBS += -L$(NEWMATLIB) -lnewmat $(BOOSTLIB) $(LAPACKBLAS) $(MALLOC) -lpthread -lrt
找到这三行内容
ifeq (icpc, $(CXX))
ifeq ($(OPENMP), yes)
OPENMP_FLAGS= -openmp
将其中-openmp改成-qopenmp，因为近几年Intel编译器不再支持-openmp，而是-qopenmp。
找到这一行内容
MPI_LIB = -lboost_mpi
将其注释，也即
# MPI_LIB = -lboost_mpi
鉴于修改处较多，笔者建议读者在其他机器上安装时复制此修改好的Makefile，以免出错。终于可以开始编译，笔者使用了4核并行编译
make -j4
无需make install步骤。完成后可以运行
./block.spin_adapted -v
显示版本。笔者机子上显示的是
Runing with 1 processors
Block 1.5
Copyright (C) 2012 Garnet K.-L. Chan
This program comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY; for details see license file.
This is free software, and you are welcome to redistribute it
under certain conditions; see license file for details.
2.2 编译串行版（可选）
若读者只想要DMRG-CASCI和DMRG-CASSCF计算、而不需要DMRG-NEVPT2计算，则用不到此串行版，可跳过此段落。进入block-1.5.3目录，打开Makefile文件，找到并修改如下几处
CXX = icpc
BOOSTINCLUDE = $(BOOST_ROOT)/include/
BOOSTLIB = -L$(BOOST_ROOT)/lib -lboost_system-mt -lboost_filesystem-mt -lboost_serialization-mt -lboost_mpi-mt
USE_MKL = yes
MKLLIB = /opt/intel/compilers_and_libraries/linux/mkl/lib/intel64/``
MKLFLAGS = /opt/intel/compilers_and_libraries/linux/mkl/include``
还有-lpthread -lrt和-qopenmp两处修改，在2.1中已提到。同样执行make -j4编译。
3. 编译mpi4py（可选）
若读者只想要DMRG-CASCI和DMRG-CASSCF计算、而不需要DMRG-NEVPT2计算，则用不到mpi4py，可跳过此段落。到GitHub下载压缩包
https://github.com/mpi4py/mpi4py/releases
笔者下载的是mpi4py-3.0.0.tar.gz，解压，进入目录
tar -zxf mpi4py-3.0.0.tar.gz
cd mpi4py-3.0.0
打开配置文件mpi.cfg，修改其中的[openmpi]处信息为
[openmpi]
mpi_dir = /opt/openmpi-1.10.3
mpicc = %(mpi_dir)s/bin/mpicc
mpicxx = %(mpi_dir)s/bin/mpicxx
#include_dirs = %(mpi_dir)s/include
#libraries = mpi
library_dirs = /opt/intel/compilers_and_libraries/linux/lib/intel64
runtime_library_dirs = %(library_dirs)s
注意mpi4py依赖于openmpi，上文介绍过笔者电脑上装的openmpi位于/opt/openmpi-1.10.3，读者请按照自己机器实际情况修改路径。若openmpi是使用Intel OneAPI编译的，则应修改为
library_dirs = /opt/intel/oneapi/compiler/latest/linux/compiler/lib/intel64
保存修改，执行
python setup.py build --mpi=openmpi
完成编译。接着选择安装位置，有3种选择：
（1）安装在自己的目录下
python setup.py install --user
这样会安装到~/.local/文件夹下，由于其位置特殊，不需要在~/.bashrc里增添mpi4py的环境变量，因为~/.local/下的文件会自动被识别。
（2）安装至其他指定路径 例如
python setup.py install --prefix=$HOME/software/mpi4py-3.0.0
此时需要自己在~/.bashrc文件里添加其环境变量
export PYTHONPATH=$HOME/software/mpi4py-3.0.0/lib/python3.7/site-packages:$PYTHONPATH
（3）安装在系统的anaconda文件夹里（如/opt/anaconda3，需要root权限）
python setup.py install --prefix=/opt/anaconda3
它其实是自动安装进/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/里去，与numpy和scipy同级的目录下。mpi4py在其目录下可以被自动识别，不需要再添加环境变量。测试是 否安装成功，启动python
from mpi4py import MPI
若无报错则安装成功。压缩包mpi4py-3.0.0.tar.gz和解压得到的文件夹mpi4py-3.0.0无用，均可删除。
4. 在PySCF中设定Block-1.5路径
若读者尚未安装PySCF，请见文末相关链接，自行安装。若读者安装的是PySCF-1.7.6，那就进入pyscf/pyscf/dmrgscf/目录；若安装的是PySCF-2.x和dmrgscf插件，那就进入dmrgscf/pyscf/dmrgscf/目录。注意目标目录可能随下载包来源的不同而不同，例如也有可能叫dmrgscf-master/pyscf/dmrgscf/。到目录中找到settings.py.example文件，复制一份
cp settings.py.example settings.py
打开settings.py文件，修改如下几处
BLOCKEXE = '/opt/block-1.5.3_mpi/block.spin_adapted'
BLOCKEXE_COMPRESS_NEVPT = '/opt/block-1.5.3/block.spin_adapted'
BLOCKSCRATCHDIR = os.path.join('/scratch/jxzou/pyscf', str(os.getpid()))
第一行需填写MPI版Block路径，第二行需填写串行版Block路径，第三行是临时文件路径，这些路径请读者根据本地情况修改。前已提过，若无需DMRG-NEVPT2计算，则无需编译串行版Block，自然也不用管BLOCKEXE_COMPRESS_NEVPT。为使程序读写临时文件更快，应写为大容量分区的目录或固态硬盘。
5. 测试
PySCF与Block-1.5联用的输入文件示例见dmrgscf/examples/目录。此处笔者展示一个MOKIT调用PySCF和Block-1.5自动做多参考态计算的例子，分子为
几何结构先用CAM-B3LYP/6-31G(d,p)级别优化一下。对于这种共轭分子，多组态/多参考态计算最常用的活性空间大小为全部
轨道，此处即(16,16)，包含8个C-C
成键轨道和8个C-C
*反键轨道。使用MOKIT自动做计算的话，我们就不用自己去挑选轨道了，输入文件如下
%mem=160GB
%nprocshared=24
#p NEVPT2/cc-pVDZ
mokit{npair=8}
0 1
C -4.24566100 0.70775600 0.00000200
C -4.24566100 -0.70775600 0.00000100
C -3.06469600 -1.39740500 0.00000000
C -1.82221000 -0.71140300 0.00000000
C -1.82221000 0.71140300 0.00000000
C -3.06469600 1.39740500 0.00000100
C -0.58525800 -1.39038300 -0.00000100
C 0.61987500 -0.72352400 -0.00000100
C 0.61987500 0.72352400 -0.00000100
C -0.58525800 1.39038300 -0.00000100
C 1.88409800 -1.45948300 0.00000200
C 3.00192300 -0.72943000 -0.00000600
C 3.00192300 0.72943000 -0.00000900
C 1.88409800 1.45948300 -0.00000100
C 4.49498500 -0.67672300 0.00000200
C 4.49498500 0.67672300 0.00000700
H -5.18939000 1.24342300 0.00000300
H -5.18939000 -1.24342300 0.00000200
H -3.06023600 -2.48359300 0.00000000
H -3.06023600 2.48359300 0.00000000
H -0.58866800 -2.47748700 -0.00000100
H -0.58866800 2.47748700 0.00000000
H 1.86281500 -2.54477900 0.00000800
H 1.86281500 2.54477900 0.00000400
H 5.27714000 -1.42481000 0.00000600
H 5.27713900 1.42481000 0.00001600
这个任务在高配置节点上强行使用CASSCF(16,16)硬算亦可，但此处我们希望算NEVPT2，基于传统CASSCF无望，因此先将参考态改用DMRG-CASSCF(16,16)，并基于此参考态进行DMRG-SC-NEVPT2计算，最大保留态maxM=1000（这些MOKIT都会自动处理）。提交任务
automr cyclobuta_b_anthracene.gjf >cyclobuta_b_anthracene.out 2>&1 &
使用24核计算耗时约3.5 h。可分别打开*_s.fch或*_CASSCF_NO.fch文件检查GVB自然轨道或CASSCF自然轨道，均为
轨道（节约篇幅，此处未展示）。打开输出文件看能量结果为
E(CASSCF) = -611.89824962 a.u.
Nevpt2 Energy = -1.891190771954538 a.u.
另一方面，我们可以使用Block2程序进行同样的计算，对比结果
E(CASSCF) = -611.89824962 a.u.
Nevpt2 Energy = -1.891189523923513
DMRG-CASSCF能量高度一致，NEVPT2相关能相差1e-6 a.u.级别，可以接受，说明程序安装没问题。 离线安装PySCF-2.x-extensions
https://gitlab.com/jxzou/qcinstall/-/blob/main/%E7%A6%BB%E7%BA%BF%E5%AE%89%E8%A3%85PySCF-2.x-extensions.mdblock2的编译和安装
https://gitlab.com/jxzou/qcinstall/-/blob/main/block2%E7%9A%84%E7%BC%96%E8%AF%91%E5%92%8C%E5%AE%89%E8%A3%85.md腾讯云开发者
