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A寶祿計(jì)算銀蟲 (初入文壇)
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[交流]
VASP 的 OpenACC GPU 端口
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在 VASP.6.2.0 中，我們正式發(fā)布了 VASP 的 OpenACC GPU 端口：正式的意思是我們現(xiàn)在強(qiáng)烈建議使用此 OpenACC 版本在 GPU 加速系統(tǒng)上運(yùn)行 VASP。 VASP之前的CUDA-C GPU 端口被認(rèn)為已棄用，不再積極開發(fā)、維護(hù)或支持。從 VASP.6.3.0 開始，VASP 的 CUDA-C GPU 端口已完全刪除。 內(nèi)容 1個(gè)要求 1.1軟件棧 1.2硬件 2個(gè)建筑 3個(gè)特點(diǎn)和限制 4個(gè)運(yùn)行 OpenACC 版本 5個(gè)學(xué)分 6個(gè)相關(guān)文章 要求 軟件棧 編譯器 要編譯 VASP 的 OpenACC 版本，您需要最新版本的NVIDIA HPC-SDK (>=21.2)。 原則上，任何至少支持 OpenACC 標(biāo)準(zhǔn) 2.6 的編譯器都應(yīng)該可以做到這一點(diǎn)，但我們只嘗試和測(cè)試了上述編譯器。 注意：NVIDIA HPC-SDK 版本 22.1 和 22.2 有一個(gè)嚴(yán)重的錯(cuò)誤，禁止與 OpenMP 線程一起執(zhí)行 OpenACC 版本。使用這些編譯器版本時(shí)，您應(yīng)該在沒有 OpenMP 支持的情況下進(jìn)行編譯。此錯(cuò)誤已從 NVIDIA HPC-SDK 版本 22.3 開始修復(fù)。 圖書館 數(shù)值庫：FFTW、BLAS、LAPACK 和 scaLAPACK。如果您使用的是NVIDIA HPC-SDK，您必須自己安裝的唯一數(shù)值庫是FFTW。后三個(gè)（BLAS、LAPACK 和 scaLAPACK）隨 SDK 一起提供�；蛘撸梢枣溄拥教峁┧兴膫�(gè)的Intel oneAPI MKL庫的安裝。 NVIDIA CUDA 工具包(>=10.0)。所有必要的 CUDA 工具包組件都作為 NVIDIA HPC-SDK 的一部分提供。 MPI 的 CUDA 感知版本。與 NVIDIA HPC-SDK 一起打包的 OpenMPI 安裝是 CUDA 感知的。 NVIDIA 集體通信庫 (NCCL) (>=2.7.8)。這個(gè)庫不是一個(gè)嚴(yán)格的要求，但出于性能原因強(qiáng)烈建議使用它。合適的 NCCL 安裝作為 NVIDIA HPC-SDK 的一部分提供。 司機(jī) 您需要一個(gè)至少支持 CUDA-10.0 的 CUDA 驅(qū)動(dòng)程序。 硬件 我們僅使用以下 NVIDIA GPU 測(cè)試了 VASP 的 OpenACC GPU 端口： NVIDIA 數(shù)據(jù)中心 GPU：P100 (Pascal)、V100 (Volta) 和 A100 (Ampere)。 NVIDIA Quadro GPU：GP100 (Pascal) 和 GV100 (Volta)。 注意：在其他 NVIDIA GPU（例如“游戲”硬件）上運(yùn)行 VASP 在技術(shù)上是可行的，但不可�。哼@些 GPU 不太適合，因?yàn)樗鼈儾惶峁┛焖匐p精度浮點(diǎn)運(yùn)算 (FP64) 性能，并且通常具有更小的沒有糾錯(cuò)碼 (ECC) 功能的存儲(chǔ)器。 建筑 要構(gòu)建 VASP 的 OpenACC 端口，最好將您的makefile.include文件基于其中一個(gè)原型模板，并根據(jù)您系統(tǒng)的具體情況調(diào)整這些模板。 特點(diǎn)和限制 VASP 的大部分功能都已使用 OpenACC 移植到 GPU，但涉及 RPA 的所有功能除外：GW 和 ACFDT。這是正在進(jìn)行的工作。 出于性能原因，應(yīng)避免使用波函數(shù)的并行 FFT ( NCORE >1)。目前，即使在INCAR文件中另有指定，OpenACC 版本也會(huì)自動(dòng)切換到NCORE =1 。 由于使用 NCCL，VASP 的 OpenACC 版本只能使用每個(gè)可用 GPU 的單個(gè) MPI 等級(jí)來執(zhí)行： 在大多數(shù)情況下，使用 NCCL 具有很大的性能優(yōu)勢(shì)。但是，我們知道這樣一個(gè)事實(shí)，即對(duì)于小型系統(tǒng)上的計(jì)算，保留讓多個(gè) MPI 級(jí)數(shù)共享一個(gè) GPU 的能力將很有用，并計(jì)劃使 NCCL 的使用成為可選的以消除此限制。 運(yùn)行 OpenACC 版本 1.每個(gè) GPU 使用單個(gè) MPI 等級(jí)（目前，NCCL 的使用排除了每個(gè) GPU 使用多個(gè)等級(jí)）。 2.除了 MPI 等級(jí)之外，還使用 OpenMP 線程來利用更多可用的 CPU 能力。OpenACC 版本目前僅限于使用 1 個(gè) MPI-rank/GPU，這意味著可能有相當(dāng)多的 CPU 能力未被使用。由于仍然有部分代碼在 CPU 端運(yùn)行，因此允許每個(gè) MPI 等級(jí)使用多個(gè) OpenMP 線程可能是有益的： o要了解如何使用 OpenACC和OpenMP 支持構(gòu)建 VASP，請(qǐng)查看makefile.include.nvhpc_ompi_mkl_omp_acc文件。 注意：這里我們鏈接了用于 CPU 端 FFTW、BLAS、LAPACK 和 scaLAPACK 調(diào)用的英特爾 MKL 庫和英特爾 OpenMP 運(yùn)行時(shí)庫 ( libiomp5.so  。在為 Intel CPU 編譯時(shí)強(qiáng)烈建議這樣做，尤其是在使用多線程時(shí)。為確保 MKL 使用英特爾 OpenMP 運(yùn)行時(shí)庫，您需要通過以下方式設(shè)置環(huán)境變量：export MKL_THREADING_LAYER=INTEL 或者通過添加： -x MKL_THREADING_LAYER=intel 作為命令的選項(xiàng)mpirun。 o將 OpenMPI 等級(jí)和 OpenMP 線程正確放置和固定到 CPU 內(nèi)核上可能有點(diǎn)棘手，這取決于使用的 MPI 的特定風(fēng)格。 3.要獲得最佳性能，明智地選擇KPAR和NSIM非常重要。不幸的是，理想值將取決于您系統(tǒng)的具體情況，包括工作負(fù)載和硬件，因此您將不得不嘗試不同的設(shè)置。但是，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，可以說： o將KPAR設(shè)置為您將要使用的 GPU 數(shù)量（= MPI-ranks）。不過，這僅在計(jì)算中不可約k點(diǎn)的數(shù)量或多或少可被KPAR整除時(shí)才有意義，否則 MPI 等級(jí)上的工作分布將嚴(yán)重不平衡。這意味著您在選擇此參數(shù)時(shí)的選項(xiàng)有些受限。 oNSIM確定在許多電子求解器（例如 RMM-DIIS 和 blocked-Davidson）中同時(shí)優(yōu)化的波段數(shù)。作為一項(xiàng)規(guī)則，與 CPU 端執(zhí)行相比，應(yīng)該選擇更大的參數(shù)以獲得 GPU 上的良好性能。 注意：為了優(yōu)化 VASP 的 CPU 端執(zhí)行，通常也會(huì)對(duì)NCORE進(jìn)行不同的設(shè)置。當(dāng)在 GPU 上運(yùn)行時(shí)，任何不同于NCORE =1 的東西都會(huì)對(duì)性能產(chǎn)生不利影響，并且 VASP 將自動(dòng)切換到NCORE =1，即使在INCAR文件中另有指定也是如此。 |
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