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安装amber22的坑

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amber22已经把Amber部分开源了, 再加上最近需要使用amber, 所以将amber的安装研究了下, 经过两天的debug, 终于可以在集群上安装起来.

最基本的安装过程

amber22使用cmake进行构建程序, 这样的好处是不会破坏源程序文件夹, 并且amber22已经不需要再分开编译serial, mpi, cuda版本, 只要开启了相应的选项就能都编译出来. 在/path/to/amber22_src/build中有run_make和configure_make.py两个文件. 其中, run_make写了基本的编译命令, 你需要对自己需要的选项进行修改从编译需要的版本, 而configure_make.py则是一个python脚本, 可以通过命令行设置对应的选项. 两个文件可以任意选一个进行configure. 当编译出现问题时, 可以用clean_build清理掉生成的文件.

最基本的安装命令是

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./run_make
make install
source /path/to/amber/amber.sh

如果amber源文件夹为/path/to/amber22_src, 则默认安装好的文件夹在/path/to/amber.

配置python

amber22的一些程序需要python环境, 有很多方法可以python环境.

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amber22默认会下载miniconda, 这样可以搭建出amber22适配的环境. 安装完成后会生成一个amber.python软连接, 这样可以和系统默认的python区分开. 但是在hpcc集群上没有办法连接外网, 此时可以如下操作: (1) 在amber22_src/build下新建文件夹CMakeFiles/miniconda/download/, 下载好Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh放入该文件夹中, 之后cmake会认为该文件已下载好, 从而跳过下载过程. (2) 修改amber22_src/cmake文件夹下的UseMiniconda.cmake文件, 修改91行

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91  set(INSTALLER_URL "http://repo.continuum.io/miniconda/${MINICONDA_INSTALLER_FILENAME}")

例如修改成如下

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91  set(INSTALLER_URL "http://mirrors.nju.edu.cn/anaconda/miniconda/${MINICONDA_INSTALLER_FILENAME}")

之后会下载一些miniconda需要的python库. 因为hpcc集群上无法连接外网, 因此我们可以配置成内网的镜像. 可以修改家目录下的.condarc文件

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channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirror.nju.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirror.nju.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirror.nju.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirror.nju.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirror.nju.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirror.nju.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirror.nju.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirror.nju.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirror.nju.edu.cn/anaconda/cloud

以及配置pip

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pip config set global.index-url https://mirror.nju.edu.cn/pypi/web/simple/

此时会在家目录下生成如下配置文件～/.config/pip/pip.conf, 其中内容为

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[global]
index-url = https://mirror.nju.edu.cn/pypi/web/simple/

这样后使用miniconda的python环境就可以顺利安装了.

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如果已经在本地装过anaconda, 那么我们就可以用anaconda生成一个安装amber22的本地环境, 这样可以和已经安装过的python库同时在一个环境下使用. 使用本地python环境需要设置如下的选项-DDOWNLOAD_MINICONDA=FALSE(不下载miniconda)和-DUSE_CONDA_LIBS=TRUE(使用conda的python库). 可以用以下命令生成一个新的环境.

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conda create -n amber python=3.10
conda activate amber

amber22的安装需要一些python库

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conda install numpy
conda install scipy
conda install matplotlib
conda install setuptools
conda install thinker

有的python库可能已经自带. 经过以上的配置, amber22就能使用anaconda下现成的python环境, 不需要额外安装anaconda.

其余的坑

Boost

amber需要使用zlib和bzip2编译过的boost库. 集群上一般没有安装, 或者安装后也boost并没有使用zlib和bzip2编译, 因此amber22一般会自己编译. 如果你确定系统中的版本可用, 那么可以设置-DFORCE_EXTERNAL_LIBS='boost'. amber22要编译自己的boost库需要zlib和bzip2, 其中zlib的缺失会在run_make的过程中检查到, 而bzip2的缺失则会在编译的过程中才会报错. 如果这两个库在集群上缺失, 那么可以使用anaconda安装库.

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conda install zlib #zlib 在前面的配置环境的时候已经安装了.
conda install bzip2

libSM

在集群上, libSM库存在问题, 这会导致xaLeap编译出问题, 这时候我们可以使用anaconda安装该库文件.

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conda install -c conda-forge xorg-libsm

并且设置如下两个变量： -DX11_SM_INCLUDE_PATH=/path/to/anaconda/env/amber/include和-DX11_SM_LIB=/path/to/anaconda/env/amber/lib/libSM.so

并且设置LD_LIBRARY_PATH用于链接libuuid.so

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export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/anaconda3/env/amber/lib:$LD_LIBRARY_PATH

这里实际上是系统的libsm库和uuid库的匹配有问题, 使用conda安装了libsm库后会下载uuid库, 而设置了-DX11_SM_INCLUDE、-DX11_SM_LIB和LD_LIBRARY_PATH后会使用anaconda下的libsm库并且会优先查找/path/toanaconda3/env/amber/lib下的uuid库. 通过使用objdump -d /usr/lib64/libuuid.so.1发现其中的函数名为uuid_generate@@UUID_1.0而不是uuid_generate@UUID_1.0.

更简单的方法是设置-DCMAKE_PREFIX_PATH=/path/to/anaconda/env/amber/来让cmake自动查找libsm库和uuid库, 这样就不用设置-DX11_SM_LIB和-DX11_SM_INCLUDE_PATH了, 也不需要设置系统的LD_LIBRARY_PATH.

实际上经过测试, 只设置了-DX11_SM_INCLUDE和-DX11_SM_LIB依旧会使用/usr/lib64/libSM.so.1.

只设置LD_LIBRARY_PATH也无法通过编译

一些额外的选项

  1. -DTRUST_SYSTEM_LIBS: 相信系统的库文件, 开启后会将某些库会使用系统中自带的(例如boost), 开启命令-DTRUST_SYSTEM_LIBS=TRUE
  2. -DDISABLE_TOOLS: 关闭一些工具的编译, 例如-DDISABLE_TOOLS=cpptraj
  3. -DFORCE_DISABLE_LIBS: 关闭某些库文件, 使用;分隔开(注意用引号'引起来, 以防和bash冲突), 例如-DFORCE_DISABLE_LIBS=boost
  4. -DFORCE_INTERNAL_LIBS: 强制某些库文件使用内部编译, 例如-DFORCE_INTERNAL_LIBS=zlib
  5. -DFORCE_EXTERNAL_LIBS: 强制某些库文件使用外部编译, 例如-DFORCE_INTERNAL_LIBS=zlib

CUDA与INTEL编译器版本问题

run_cmake会检查编译器的版本和CUDA版本, 如果版本不适配则会配置不通过. 但是当你使用intel编译器时, 它依旧是按照gnu的编译器版本在比较, 因此intel几乎无法编译cuda版本. 为了解决这个问题我们可以修改/path/to/amber22_src/cmake/CudaConfig.cmake文件的112行

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111             CMAKE_CXX_COMPILER_VERSION VERSION_GREATER_EQUAL 12
112             AND CUDA_VERSION VERSION_GREATER 11.6

将cuda的上限版本(11.6)调低即可, 我一般调至11.0.