实惠的分子动力学模拟个人台式机装机和测试

实惠的分子动力学模拟个人台式机装机和测试

首页模拟经营装机真实模拟更新时间:2024-09-14

最近我们组新添了一台简易的GPU个人工作站,主要用于分子动力学模拟和机器学习,配置如下:

CPU i5 9600k
散热器 酷冷至尊T400i塔式风扇
内存 金士顿16G DDR4 2666骇客神条 2条
硬盘1 西部数据4T企业版 7200转
硬盘2 三星976 EVO PLUS 256G
主板 华硕B360M-D
显卡 影驰GTX2080 SUPER
机箱 安钛克P7
电源 台达额定850W

主要参考sob的装机配置推荐(http://sobereva.com/444),总价在¥12000左右。出货时固态盘安装了WINDOWS系统,但是大部分计算化学软件都是在Linux系统下运行的,于是在机械硬盘分区安装Linux发行版。可以选择的免费的Linux发行版有Ubuntu,Centos等。考虑到在Ubuntu下安装各种软件环境比较方便,于是选择了与Ubuntu同宗同源的Deepin国产发行版。它也被华为Matebook 14 第三方版本所采用,具有类苹果的操作UI和类Windows的交互逻辑,同时安装也比较便捷。

首先在(https://www.deepin.org/download/)下载深度启动盘制作工具,并下载深度操作系统15.11的镜像,准备一个大于8G的空U盘。启动制作工具,导入镜像并写入U盘。

将U盘插入GPU主机的USB口,在BIOS中设置从U盘引导。选择安装Deepin,并安装到一个空白的分区。等待20分钟即可安装完毕,机器即将重启,务必将U盘拔下。

启动后默认是使用的CPU的亮机卡,因此需要安装nVidia驱动以及Cuda Toolkit。因为Deepin15.11的默认gcc版本是6.5,因此需要安装cuda 10.1版本的GPU编程工具箱。

安装显卡驱动安装Cuda Toolkit

Deepin15.11相当于Ubuntu16,在https://developer.nvidia.com/cuda-downloads上下载工具箱。

上述教程在我们主机上无法成功安装Cuda Toolkit,https://www.findhao.net/easycoding/2562.html 的一个帖子提供了解决办法,使用普通帐号安装。

mkdir ~/Downloads/cuda10.1
cd ~/Downloads/
./cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run --silent --toolkit --toolkitpath=~/Downloads/cuda10.1 --defaultroot=~/Downloads/cuda10.1 --samples --samplespath=~/Downloads

没有报错,说明安装成功了,在系统的/usr/local/下创建toolkit10的链接:

sudo ln -s ~/Downloads/cuda10.1 /usr/local/cuda
#重新启动
sudo reboot

加入环境变量

CUDA_HOME=/usr/local/cuda/
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin/
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64
安装Gromacs Cuda版本

主要参考教程http://sobereva.com/457

#安装fftw
mkdir build
cd build
export CMAKE_PREFIX_PATH=/sob/fftw338
cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/sob/gmx2018.4 -DGMX_SIMD=AVX2_256 -DGMX_MPI=OFF -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda
#不使用AVX512指令集,不是用MPI 仅用openMP
make -j4
make install
GROMACS运算测试

以李继存老师博客上的教程(http://jerkwin.github.io/GMX/GMXtut-0)为例进行对比:漏斗网蜘蛛毒素肽的溶剂化研究的成品模拟对比测试。为了使用GPU,energygrps设为了System,测试软件同为GROMACS2019.2版本。

对比结果如下:

一块2080显卡的普通台式机的Gromcas的算力远远超过了一台GPU主机,而且价格也比较实惠。

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