超算平台下利用module加载相关模块

本文介绍了如何在超算平台利用environment-modules管理并加载应用,包括root用户的安装步骤、环境变量设置、编写modulefile以及常用命令的示例,以Intel Compiler和phonopy应用为例展示了实际操作流程。

environment-modules是一个用于管理用户不同应用的工具,可以动态的加载、移除所安装的应用。

1. 对于root用户的安装命令:(需要管理员权限,普通用户无法安装)

# sudo yum install -y environment-modules

2. 设置环境变量:

安装environment-modules之后,会默认在/usr/share/module目录下产生一系列文件夹,其中init中放了在各种系统下初始化这个程序的脚本。

需要在.bashrc里面设置环境变量,指定modulefiles的路径。其中,module是通过modulefiles来定位安装的软件的位置以及其他路径与环境变量的设置。

# source /usr/share/Modules/init/bash  !初始化设置

# vi ~/.bashrc

export MODULEPATH=/usr/share/Modules/modulefiles

# source ~/.bashrc

3. 检查

# module avail

4. 编写modulefile(以intel compiler modulefile为例)

#%Module1.0
##
##      intel compiler modulefile
##
proc ModulesHelp { } {
        puts stderr "Sets up the paths you need to use intel compilers."
}

module-whatis "sets the environment variables for intel compiler 12"

conflict icc  
conflict ifort
conflict idb
conflict mkl
conflict intel_tools
conflict intel-compilers

set cmplr_path	/home/apps/intel/composer_xe_2011_sp1.8.273

prepend-path PATH $cmplr_path/bin/intel64
prepend-path LD_LIBRARY_PATH  $cmplr_path/compiler/lib/intel64
prepend-path LIBRARY_PATH  $cmplr_path/compiler/lib/intel64
prepend-path MIC_LD_LIBRARY_PATH $cmplr_path/compiler/lib/mic
prepend-path NLSPATH $cmplr_path/debugger/intel64/locale/%l_%t/%N
prepend-path NLSPATH $cmplr_path/compiler/lib/intel64/locale/%l_%t/%N

# il faut un : a la fin pour que le man cherche dans les autres repertoires 
# il faut parcontre trouver une autre facon au cas ou l'usager n'utilise pas 
# ce module
prepend-path MANPATH $cmplr_path/man/en_US:

set IPPPATH  $cmplr_path/mkl
prepend-path LD_LIBRARY_PATH $IPPPATH/lib/intel64
prepend-path LD_LIBRARY_PATH $IPPPATH/../compiler/lib/intel64
prepend-path LIBRARY_PATH  $IPPPATH/lib/intel64
prepend-path LIBRARY_PATH  $IPPPATH/../compiler/lib/intel64
prepend-path INCLUDE  $IPPPATH/include
prepend-path NLSPATH $IPPPATH/lib/intel64/locale/%l_%t/%N
setenv IPPROOT $IPPPATH

set TBBPATH  $cmplr_path/tbb
prepend-path LD_LIBRARY_PATH $TBBPATH/lib/intel64/cc4.1.0_libc2.4_kernel2.6.16.21
prepend-path LIBRARY_PATH  $TBBPATH/lib/intel64/cc4.1.0_libc2.4_kernel2.6.16.21
prepend-path CPATH  $TBBPATH/include
setenv TBB30_INSTALL_DIR $TBBPATH

set MKLPATH  $cmplr_path/mkl
prepend-path LD_LIBRARY_PATH $MKLPATH/lib/intel64
prepend-path LIBRARY_PATH  $MKLPATH/lib/intel64
prepend-path CPATH  $MKLPATH/include
prepend-path FPATH  $MKLPATH/include
prepend-path INCLUDE  $MKLPATH/include
prepend-path NLSPATH $MKLPATH/lib/intel64/locale/%l_%t/%N
setenv MKLROOT $MKLPATH

setenv PROD_DIR /home/apps/intel/composerxe-2011
setenv CPRO_PATH /home/apps/intel/composerxe-2011.4.191
setenv INTEL_LICENSE_FILE $cmplr_path/licenses:/home/apps/intel/licenses:/opt/intel/licenses


#MPI???

# set MPIRTPATH  $cmplr_path/MPIRT
# prepend-path LD_LIBRARY_PATH $MPIRTPATH/lib/intel64
# prepend-path PATH $MPIRTPATH/bin/intel64

其中:

#%Module1.0  !modulefile开头格式,必须有,否则无法识别

conflict modulefile !与当前的intel compiler modulefile有冲突的modulefile,即如果modulefile已经被加载,那么intel compiler modulefile将不能被加载。

prepend-path 相关环境变量 相关路径 

setenv 环境变量名 值  

5. 常见命令:


module help  显示帮助信息
module avail  查看所有可用的软件环境变量
module load/add  加载对应的环境变量
module list  查看已导入的环境变量
module unload/rm  删除以导入的环境变量
module switch mod/版本时间  改变环境变量的版本号
module swap mod1 mod2  替换环境变量

6. 在TH-1A上调用module模板(例调用phonopy应用包)

  • $ module avail :确定相应的phonopy包在module里面
  • $ module list :没有加载此模块
  • $ phonopy :测试结果为无法正常使用
  • $ module load phonopy/2.1.3-py27 : 加载此模块
  • $ phonopy :测试结果为可正常使用

 

 

<think>首先,用户的问题是关于如何在超算平台上安装AlphaFold2的指南或教程。用户参考了一些站内引用,包括[1]到[4],这些引用提到北鲲云、联旌智能等平台已经部署了AlphaFold2,使操作更便捷,但它们更多是宣传用户无需自己安装就能使用这些平台。用户的上一次查询是关于安装AlphaFold2的相关指南,因此我需要基于指令回答。系统级指令回顾:-所有行内数学表达式必须使用$...$格式。但在用户的问题中,没有明显的数学内容;如果有,比如在讨论性能或计算时,我需要使用此格式。但在本例中,主题是安装AlphaFold2,不是数学密集的,所以我可能不需要太多数学表达。-独立公式使用$$...$$格式。同样,不太可能用到。-LaTeX语法正确:这意味着在使用数学公式时确保正确,但由于主题可能没有,我需要小心。-使用中文回答:整个回答要用中文。-生成相关问题:在回答结束后添加相关问题。-引用标识:引用信息源时添加[^1]等,但用户提供的引用是参考资料,我需要基于用户上次的查询来回答。用户说"上述引用仅供参考",所以我应该参考这些引用,但不是完全依赖,而要基于实际知识。用户说:"上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求",并"请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答"。用户上一次的问题是同样的:"我想在超级计算平台上安装AlphaFold2的相关指南或教程",所以我需要提供实际的安装指南。我的角色是帮助用户逐步解决问题,回答结构清晰,尽量真实可靠。既然用户指定了超级计算平台,我需要提供通用的指导如何在Linux超算平台上安装AlphaFold2。实际知识回顾:-AlphaFold2由DeepMind开发,是开源软件,可以在GitHub上找到:https://github.com/deepmind/alphafold-安装涉及依赖,如Docker、Python、CUDA等。-在超级计算平台上安装可能涉及模块加载、作业调度器如Slurm。步骤可能包括:1.准备环境:确保GPU访问、CUDA工具包安装。2.下载AlphaFold2代码和数据库。3.设置Docker或Singularity容器。4.配置运行参数。现在,用户提到了特定平台如北鲲云,但我应该提供通用指南,因为这些平台是托管的,用户可能是在自己的集群上安装。用户说:"在超级计算平台上安装",所以建议一个通用方法。回答结构:-以清晰步骤解释如何安装。-确保语言中文。-结束时生成相关问题。引用:在回答中,如果我引用或提及用户提供的引用,添加标识。例如,提到北鲲云或其他服务时。但用户提供的引用[1]到[4]是关于这些平台如何简化使用的,而不是安装过程。所以,我应该主推通用安装指南,并提及这些服务作为备选。步骤大纲:1.**前提条件**:确保超级计算平台有GPU节点、NVIDIA驱动、CUDA安装、Python环境等。2.**下载AlphaFold2**:从GitHub克隆仓库。3.**安装依赖**:可能需要Docker或Singularity,特别是超算平台上常用Singularity。4.**获取数据库**:AlphaFold需要大型数据库,如UniProt等。指导如何下载。5.**配置和测试**:设置环境变量,运行示例。6.**提及平台服务**:作为备选,提到像北鲲云、联旌智能的服务可以避免安装麻烦。结束语:推荐使用这些托管服务节省时间。最后,生成相关问题。确保数学表达正确:如果有数学内容,比如时间比较(如引用[3]的3.91倍),但在指南中可能不需要。在响应中,添加引用,例如当提到北鲲云或其它信息时。回应结构:-引言:解释AlphaFold2安装是一个复杂过程,通常需要技术知识。-逐步指南。-备选方案使用托管平台。-相关问题。相关问题:1.如何优化AlphaFold2在超算平台上的性能?2.AlphaFold2安装常见问题及解决方法?3.使用托管服务如北鲲云的优势是什么?</think> ### 如何在超级计算平台上安装 AlphaFold2 安装 AlphaFold2 在超级计算平台上是一个复杂但可行的过程,涉及依赖管理、容器化技术和大型数据库下载。作为 DeepMind 的开源蛋白质结构预测工具,AlphaFold2 依赖于 GPU 加速(如 NVIDIA A100 或 V100 显卡)、CUDA 环境和容器化工具(例如 Docker 或 Singularity)。由于用户指定了超级计算平台(如自行管理的 Linux 集群),我将提供一个通用指南,基于 DeepMind 官方文档(https://github.com/deepmind/alphafold)和常见超算实践。步骤如下: #### 前提条件 在开始前,请确保您的超算平台满足以下要求: - **硬件**:GPU 节点支持 NVIDIA GPU(推荐 A100 或 V100),具备足够显存(至少 32GB)。性能提升倍数可高达 3.91 倍(相比原版 AlphaFold)参考引用[3]。 - **软件环境**: - CUDA 工具包(版本 11.x 或更高)和 cuDNN 库。 - Python 3.8 或更高版本。 - 容器工具:推荐 Singularity(或 Docker),因为超算平台通常使用作业调度器(如 Slurm)管理资源。 - 文件系统:分配足够的存储空间(约 2TB 用于数据库)。 - **账户权限**:您需要有管理员权限或能访问集群的 root/sudo 权限来安装系统级依赖。 > **注意**:如果您的超算平台缺少某些依赖,可以参考平台文档添加模块(例如使用 `module load cuda/11.4` 加载 CUDA)。超算平台如北鲲云、联旌智能已经预装 AlphaFold2,可直接使用避免安装麻烦[^1][^2]。 #### 逐步安装指南 以下步骤基于 Linux 环境(如 CentOS 或 Ubuntu),适用于自行部署的超算集群。整个过程分为:环境准备、AlphaFold2 下载、数据库获取、容器化设置和测试。时间估计:首次安装需要 6-12 小时(主要耗时于数据库下载)。 1. **安装系统依赖**(在集群登录节点执行) - 更新系统包管理器: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y # For Ubuntu/Debian # or for CentOS/RHEL: sudo yum update -y ``` - 安装 CUDA 和 cuDNN:从 NVIDIA 官网下载并安装。例如: ```bash sudo apt install -y cuda-11-4 cudnn8 # 替换为您的 CUDA 版本 ``` 验证安装: `nvidia-smi` 应该显示 GPU 状态。 - 安装 Python 和 pip: ```bash sudo apt install -y python3 python3-pip pip3 install --upgrade pip ``` - 安装 Singularity(推荐用于超算): - 下载源代码或使用预编译包(详见 Singularity 文档): ```bash wget https://github.com/sylabs/singularity/releases/download/v3.9.5/singularity-3.9.5.tar.gz tar -xzf singularity-3.9.5.tar.gz cd singularity-3.9.5 ./mconfig && make -C builddir && sudo make -C builddir install ``` - 验证: `singularity --version` 应输出版本号。 2. **克隆 AlphaFold2 仓库** - 使用 Git 下载代码到共享存储(如 `/home/youruser/alphafold`): ```bash git clone https://github.com/deepmind/alphafold.git cd alphafold pip3 install -r requirements.txt # 安装 Python 依赖 ``` 3. **下载 AlphaFold2 数据库** - AlphaFold2 需要多个大型数据库(如 BFD、MGnify、PDB70),总大小约 2TB。这些文件可通过脚本下载: ```bash bash scripts/download_all_data.sh /path/to/database # 替换为您的存储路径,如 /scratch/alphafold_db ``` - **关键提示**:数据库下载耗时较长,可使用并行工具(如 `aria2c` 或集群的下载加速功能)加速。数据库路径保存在环境变量中: ```bash echo 'export ALPHAFOLD_DATA_DIR=/path/to/database' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 4. **构建和配置容器** - 使用 Singularity 创建镜像(避免 Docker 权限问题): ```bash singularity build alphafold.sif Dockerfile # 从仓库中的 Dockerfile 构建 ``` - 如果超算禁用 Singularity,替代方案使用 Docker(需要 sudo 权限): ```bash docker build -f Dockerfile -t alphafold . ``` - 修改运行脚本:编辑 `run_alphafold.py` 以适配集群 GPU 设置(例如设置 `gpu_device=0`)。 5. **运行测试和提交作业** - 使用 Slurm 提交测试作业(例如创建一个脚本 `run_alphafold.slurm`): ```bash #!/bin/bash #SBATCH --job-name=alphafold_test #SBATCH --nodes=1 #SBATCH --gpus-per-node=1 # 根据 GPU 可用性调整 #SBATCH --time=24:00:00 #SBATCH --output=%x_%j.out module load singularity # 加载 Singularity 模块 srun singularity exec --nv alphafold.sif python3 run_alphafold.py --fasta_paths=your_sequence.fasta --output_dir=/path/to/output ``` - 提交作业: `sbatch run_alphafold.slurm` - **测试结果**:检查输出文件夹是否生成预测的 PDB 文件。 #### 常见问题解决 - **权限问题**:如果在容器内运行失败,确保数据目录可写(使用 `chmod -R 777 /path/to/database`)。 - **性能优化**:引用引用[3],通过分布式训练提升速度;在超算上,使用多 GPU 节点(例如配置 `--gpu_devices=0,1`)可以将运行时间从数小时减少。 - **数据库下载失败**:尝试直接从 EBI 镜像下载(官方文档提供备用链接)。 #### 备选方案:使用托管超算平台 如果安装过程过于复杂,参考引用[1][^1]和引用[2][^2],北鲲云、联旌智能等平台已预装 AlphaFold2,支持一键启动(无需安装)。例如: - **北鲲云**:登录平台后,加载 AlphaFold2 模板,只需导入 FASTA 序列即可预测,省去环境配置[^1]。 - **联旌智能**:在高性能计算云平台上直接使用,特别适合批量测试[^2]。 这些服务能节省操作时间(从小时级减少到分钟级),并利用高端 GPU(如 A100)提升效率[^4]。 ###
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