【软件安装】Amber24 + AmberTools25 的安装

原创 于 2025-10-20 09:46:27 发布 · 1.1k 阅读 · 15 ·
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[软件安装] Amber24 + AmberTools25 的安装

本文介绍了如何在 Ubuntu 24.04.3 服务器下安装 Amber24 + AmberTools25 的不同版本，具体操作方法如下：

一、下载 Amber24 和 AmberTools25 的源码包并解压

1.1 下载源码包

点击此链接下载 Amber24 + AmberTools25 的源码包 (密码：YYDS)

1.2 解压之前的检查

在终端输入以下代码，对源码包进行检查：

md5sum pmemd24.tar.bz2
md5sum ambertools25.tar.bz2

与Amber官网给出的值进行对比：

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

1.3 解压源码包

在终端输入以下命令解压两个源码包：

tar xvf pmemd24.tar.bz2
tar xvf ambertools25.tar.bz2

在这里插入图片描述

二、下载前置软件

2.1 安装 NVIDIA 驱动

检查计算机中是否识别出了 NVIDIA 的显卡：

lspci | grep -i nvidia

在这里插入图片描述

查看可以安装的驱动版本：

ubuntu-drivers devices

在这里插入图片描述

安装 NVIDIA 驱动：

方法1：安装指定的版本

sudo apt install nvidia-driver-XXX # XXX 为图中的版本号

方法2：系统自动识别并安装合适版本 (本文选择了这种安装方式)

sudo ubuntu-drivers autoinstall

如果没有提示报错，那么则安装完成，接下来重启计算机

在终端输入 nvidia-smi 出现下面的界面则视为安装成功：

在这里插入图片描述

2.2 安装 CUDA Toolkit

根据 nvidia-smi 可知，当前支持的 CUDA 最高版本为 13.0，本文选择下载 12.4 版本的 CUDA

在 NVIDIA 官网选择 12.4.1 版本：

在这里插入图片描述

根据下面图片进行选择：

在这里插入图片描述

在终端输入以下代码下载 CUDA 12.4.1 的安装包：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.1/local_installers/cuda_12.4.1_550.54.15_linux.run

在终端输入以下代码安装：

# 本条命令请在 root 用户下运行
sudo bash cuda_12.4.1_550.54.15_linux.run

因为前面安装过了 NVIDIA 驱动，所以选择 Continue

在这里插入图片描述

输入 accept 继续：

在这里插入图片描述

因为之前安装过了 NVIDIA 驱动，所以取消选择 Driver (空格取消选择)，然后选择 Install 安装：

在这里插入图片描述

安装完成后接下来在终端输入以下代码配置环境变量：

vim ~/.bashrc

将下面的代码加在 .bashrc 文件的末尾：

# CUDA
export PATH=/usr/local/cuda-12.4/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.4/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

保存退出后，在终端输入以下代码激活：

source ~/.bashrc

在终端输入以下代码检查是否安装成功：

nvcc -V

如下图所示即为安装成功：

在这里插入图片描述

2.3 安装 Anaconda3 软件

下载 Anaconda3 安装包：

在这里插入图片描述

在终端输入以下代码进行 Anaconda3 的安装：

sudo Anaconda3-2025.06-0-Linux-x86_64.sh

有关 Anaconda3 的安装问题，详见本人的另一篇文章

三、Amber24 和 AmberTools25 的前置工作

3.1 安装 Amber24 和 AmberTools25 必要的包

在终端输入以下命令下载必要的包：

# 按照官网要求安装必要的软件包
sudo apt update
sudo apt upgrade
# 此框中包不可以使用 conda 安装
# 请在 root 用户下进行安装
sudo apt install gcc g++ gfortran tcsh make cmake flex bison patch bc wget xorg-dev libz-dev libbz2-dev

在这里插入图片描述

Amber25 手册中 22 页写明了使用 CUDA 的版本规定：

在这里插入图片描述

查看 CUDA 和 GCC 版本的对应表，安装与 CUDA 版本匹配的 gcc，g++ 和 gfortran 版本，本文使用 CUDA 12.4 版本进行编译，根据表格可知 CUDA 12.4 对应三者的最高版为 13.2，输入以下命令下载 gcc，g++ 和 gfortran 的 10 版本：

在这里插入图片描述

# 此框中包不可以使用 conda 安装
# 请在 root 用户下进行安装 
sudo apt install gcc-10 g++-10 gfortran-10

在这里插入图片描述

在终端输入以下代码切换 gcc，g++ 和 gfortran 的版本：

# 最后的数字越大，代表优先级越高
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-10 20         
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-10 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gfortran gfortran /usr/bin/gfortran-10 20

在这里插入图片描述

如果想要切换 gcc，g++ 和 gfortran 的版本，在终端输入以下代码：

sudo update-alternatives --config gcc
sudo update-alternatives --config g++
sudo update-alternatives --config gfortran

在这里插入图片描述

3.2 配置用于安装 Amber24 的 conda 环境

在终端输入以下代码创建 conda 环境：

# 为 AMBER 创建一个独立的 Python 环境并安装依赖，编译完成后运行 AMBER 时，无需 activate
conda create -n amber24 Python=3.10
conda activate amber24
conda install numpy scipy cython ipython notebook matplotlib setuptools
# (可选)如果需要编译 MPI 并行版本 AMBER
conda install openmpi mpi4py

如果下载过程出现了 TimeError 等有关网络连接的报错，请使用正确的上网方式访问互联网

下载且安装成功后的界面如下图所示：

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

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四、配置 Amber24 的编译选项

在终端输入以下代码进入 Amber24 的 build 文件夹：

cd /home/program/pmemd24_src/build/

在这里插入图片描述

根据不同的计算机配置，可以将编译选项分为以下四种：

4.1 安装默认版本

默认版本常规版本仅编译 pmemd，不需要 CUDA 和 MPI，无需编辑 run_cmake 使用默认即可

4.2 安装 CPU 并行版本

CPU 并行版本编译 pmemd / pmemd.MPI ，适用于无 NVIDIA GPU 但需要进行基于 CPU 并行计算的平台。

该版本需要 Python 环境，参考上文 3.2 内容完成配置，进入环境并确认已在环境中安装 MPI (例如 openMPI )：

conda activate amber24

编辑 run_cmake 文件：

vim run_cmake

修改以下代码安装 CPU 并行版本：

#  Assume this is Linux:

  cmake $AMBER_PREFIX/pmemd24_src \
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$AMBER_PREFIX/pmemd24 \
    -DCOMPILER=GNU  \
    -DMPI=TRUE -DCUDA=FALSE -DINSTALL_TESTS=TRUE \
    -DDOWNLOAD_MINICONDA=FALSE -DBUILD_PYTHON=FALSE \
    -DBUILD_PERL=FALSE -DBUILD_GUI=FALSE \
    -DPMEMD_ONLY=TRUE -DCHECK_UPDATES=FALSE \
    -DPYTHON_INCLUDE_DIR=$(python3 -c "from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())") \
    -DPYTHON_LIBRARY=$(python3 -c "import distutils.sysconfig as sysconfig; print(sysconfig.get_config_var('LIBDIR'))") \
    2>&1 | tee  cmake.log

4.3 安装 CUDA 加速版本

CUDA 加速版本编译 pmemd / pmemd.cuda，适用于大部分带有单、多个 NVIDIA GPU 的计算机或平台，无需安装 MPI。

该版本需要 Python 环境，参考上文 3.2 内容完成配置，进入环境：

conda activate amber24

编辑 run_cmake 文件：

vim run_cmake

修改以下代码安装 CUDA 加速版本：

#  Assume this is Linux:

  cmake $AMBER_PREFIX/pmemd24_src \
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$AMBER_PREFIX/pmemd24 \
    -DCOMPILER=GNU  \
    -DMPI=FALSE -DCUDA=TRUE -DINSTALL_TESTS=TRUE \
    -DDOWNLOAD_MINICONDA=FALSE -DBUILD_PYTHON=FALSE \
    -DBUILD_PERL=FALSE -DBUILD_GUI=FALSE \
    -DPMEMD_ONLY=TRUE -DCHECK_UPDATES=FALSE \
    -DPYTHON_INCLUDE_DIR=$(python3 -c "from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())") \
    -DPYTHON_LIBRARY=$(python3 -c "import distutils.sysconfig as sysconfig; print(sysconfig.get_config_var('LIBDIR'))") \
    -DCUDA_TOOLKI_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-12.4 \
    2>&1 | tee  cmake.log

-DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR 参数为编译器指明 CUDA 的安装目录

4.4 安装 CUDA 加速的并行版本

CUDA 加速的并行版本将编译 pmemd / pmemd.cuda / pmemd.cuda.MPI，适用于配备多 GPU 的计算机或超算平台。

该版本需要 Python 环境，参考上文 3.2 内容完成配置，进入环境并确认已在环境中安装 MPI (例如 openMPI )：

conda activate amber24

编辑 run_cmake 文件：

vim run_cmake

修改以下代码安装 CUDA 加速的并行版本：

#  Assume this is Linux:

  cmake $AMBER_PREFIX/pmemd24_src \
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$AMBER_PREFIX/pmemd24 \
    -DCOMPILER=GNU  \
    -DMPI=TRUE -DCUDA=TRUE -DINSTALL_TESTS=TRUE \
    -DDOWNLOAD_MINICONDA=FALSE -DBUILD_PYTHON=FALSE \
    -DBUILD_PERL=FALSE -DBUILD_GUI=FALSE \
    -DPMEMD_ONLY=TRUE -DCHECK_UPDATES=FALSE \
    -DPYTHON_INCLUDE_DIR=$(python3 -c "from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())") \
    -DPYTHON_LIBRARY=$(python3 -c "import distutils.sysconfig as sysconfig; print(sysconfig.get_config_var('LIBDIR'))") \
    -DCUDA_TOOLKI_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-12.4 \
    2>&1 | tee  cmake.log

五、构建、编译并安装 Amber24

在终端中输入以下命令进行 Amber24 的构建：

sudo ./run_cmake

等待构建完成后出现下图所示：

在这里插入图片描述

然后在终端输入以下代码进行编译：

# 12 为并行编译使用的核心数 可自行调整
make install -j 12

本文使用的 CPU 为 i9-14900KF 使用 12 个核心，整个过程大概 8 min 左右，编译完成后如下图所示：

在这里插入图片描述

如果整个过程没有报错，那么返回至 program 文件夹，进入 pmemd24 文件夹，内容如下所示：

在这里插入图片描述

进入 bin 文件夹，内容如下所示：

在这里插入图片描述

在终端输入以下代码配置环境变量：

vim ~/.bashrc

将下面的代码加在 .bashrc 文件的末尾：

# Amber24
source /home/program/pmemd24/amber.sh

保存退出后，在终端输入以下代码激活：

source ~/.bashrc

在终端输入以下代码检查是否安装成功：

pmemd --version
pmemd.cuda --version

成功则如下图所示：

在这里插入图片描述

最后，对于 AmberTools25 的构建、编译和安装，步骤与上述基本一致，只需把所有 pmemd24 字样替换为 ambertools25 ，并把第四节的 - DPMEMD_ONLY 参数设置为 FALSE 即可。

六、参考

参考 1：https://zhuanlan.zhihu.com/p/666826404

参考 2：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45936544/article/details/134240717

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