CUDA on WSLを使ってGPGPUでLAMMPS計算する

公式マニュアル

wslをUPDATEしておく。Powershell開いて以下入力する。

wsl --update

事前準備

sudo apt update
sudo apt upgrade -y

NVIDIA Driver for GPU SupportをダウンロードしてWindowsにインストールする

https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us

WSLのUbuntu上でCUDA Toolkitを準備する

古いGPGキーを削除。

sudo apt-key del 7fa2af80

CUDA Toolkit (WSL-Ubuntu Package)をインストールする

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local_11.8.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local_11.8.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt update
sudo apt upgrade -y
sudo apt install cuda -y

PATHを通す

cd
vim .bashrc

-一番最後の行に以下を追加

export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH

-追記したら反映させる

source .bashrc

その他の必要なパッケージを準備する

sudo apt install -y cmake build-essential ccache gfortran openmpi-bin libopenmpi-dev \
                    libfftw3-dev libjpeg-dev libpng-dev python3-dev python3-pip \
                    python3-virtualenv libblas-dev liblapack-dev libhdf5-serial-dev \
                    hdf5-tools ffmpeg

MD用ディレクトリを作成して移動

cd
mkdir MD
cd MD

LAMMPSをダウンロード、解凍して当該ディレクトリへ移動

wget https://download.lammps.org/tars/lammps-stable.tar.gz
tar xvzf lammps-stable.tar.gz
cd lammps-23Jun2022

buildディレクトリを作成して移動

mkdir build
cd build

cmakeでMakefileを作成する(GPU関連, MPI, MANYBODYパッケージを追加, Intelコンパイラを使用)

GPU_ARCHはこちらでチェック。例: GeForce RTX 3060、RTX A4000はsm_86。

cmake ../cmake/presets/basic.cmake -D LAMMPS_MACHINE=gpu -D PKG_GPU=yes -D GPU_API=cuda -D GPU_ARCH=sm_86 -D BUILD_MPI=yes -D PKG_MANYBODY=yes ../cmake

ビルドする

make -j 4  # Numberは並列コア数

make install

Pathを通す

cd
vim .bashrc

最終行に以下を追加する(Buildファイルの場所が/home/「ユーザ名」/.local/binの場合)

export PATH=/home/「ユーザ名」/.local/bin:$PATH

以下のコマンドで反映させる。

cd
source .bashrc

最後に確認

lmp_gpu

と入力して、エラーがでなければインストール成功。Ctrl+cで終了。

お試し計算

もともと用意されている計算例(melt)を実行してみる。まずInputファイルを編集。

cd
cd MD/lammps-stable_23Jun2022/examples/melt
vim in.melt

インプットファイル(in.melt)をvimで以下の通り編集する。

編集するのは22行目。行頭の♯を削除するだけ。

dump            id all atom 50 dump.melt

そして、コマンドライン上で実行する。

GPUで計算する場合

lmp_gpu -sf gpu -pk gpu 1 -in in.melt

なんか計算がはじまって、最後に'Total wall time: xx:xx:xx'と表示されていれば成功！

結果の確認

ls

すると、

dump.melt # ← 各時間ステップにおける原子の配置に関するデータ。後で可視化する。
log.lammps # ← ログファイル。

ができているはず。

計算時間の比較

計算内容: examples/melt/in.meltをもとに、「region box block 0 50 0 50 0 50」「run 2500」に変更。

計算環境1: CPUにIntel Core i5 12400F、GPUにNVIDIA GeForce RTX 3060。

並列なしの場合: 0:06:59 (Ref.)
8並列の場合: 0:01:39 (-76%)
12並列の場合: 0:01:18 (-81%)
GPUの場合: 0:00:29 (-93%)

計算環境2: CPUにIntel Core i7 13700KF、GPUにNVIDIA RTX A4000。

並列なしの場合: 0:05:43 (Ref.)
12並列の場合: 0:00:58 (-83%)
GPUの場合: 0:00:32 (-91%)

可視化

Windowsに可視化ソフトをインストールする。OVITO Basicを選んでインストール (Proは有料)。
https://www.ovito.org/

dump.XXファイルをOVITOで開けば可視化できます。