環境構築とインストール
環境構築とインストールとは？
SiCroFは、いくつかの外部ソフトウェアを使用しています。
そのため、これからSiCroFを利用する場合、お手元のパソコンにいくつかのソフトウェアをインストールして頂く必要があり、その手続きを環境構築と呼称します。
また、SiCroFはソースコードの状態で提供されるため、実行するためには使用者の環境にあわせたアプリケーションを作成する必要があります。
ここでは、その作業をインストールと呼称します。
SiCroFはOSS(オープンソース・ソフトウェア）であり、GPLv2ライセンスのもとで自由に改良、再配布、商業化が可能です。
GitHub上の下記URLにレポジトリがあります。
https://github.com/kazulagi/SiCroF
環境構築の前に: SiCroFを利用する場合に必要な計算機性能
SiCroFは物理数値シミュレータですので、計算のためのリソースを大量に消費します。
お手元のパソコンまたはワークステーションの性能をご確認の上、下記推奨環境をご確認ください。
動作環境
CPU : intel Core-i5 4300U @ 2C4T 以上
RAM : DDR3L-1600 4GB 以上
GPU : intel HD graphics 4400 以上
HDD : 10 GB 以上
推奨環境
CPU : intel Core-i5 8400 @ 6C6T 以上
RAM : DDR4-2666 16GB 以上
GPU : nVidia Geforce 980 4GB 以上
HDD : 500 GB 以上（SSD推奨）
対応環境（並列処理時）
CPU : intel Core-i5 8400 @ 6C6T × 14ノード
RAM : DDR4-2666 32GB × 14ノード
GPU : intel UHD graphics 630 × 14ノード
HDD : 4.0 TB RAID6 ファイルサーバー
cpu性能の比較には以下のサイトが便利です。
https://www.userbenchmark.com/
環境構築とSiCroFとインストール
環境構築とインストール（OSがWindowsの場合）
- Windows Subsystem for Linux (WSL) を有効にしてください。
WSL上のOSはUbuntuを選択してください。
(参考URL)https://qiita.com/Aruneko/items/c79810b0b015bebf30bb
-
Windows10上に以下のアプリケーションをインストールします。
Gmsh (http://gmsh.info/) -
Ubuntuを立ち上げ、以下のコマンドをターミナルにコピー＆ペーストして、SiCroFをダウンロードしてください。
sudo apt update
sudo apt upgrade -y
sudo apt install git
git clone https://github.com/kazulagi/SiCroF.git
cd SiCroF
sudo apt install python3
python3 setup.py
（2019/09/24追記）
なお、このsetup.pyでインストールされる外部プログラムは以下のとおりです。
gcc ：C言語のコンパイラ
gfortran ：Fortran言語のコンパイラ
libopenmpi-dev ：並列計算用API
python3 ：Python言語
gmsh ：メッシュ作成API
gnuplot ：グラフ描画API
jupyter-notebook ：実行・開発環境
curl ：ネットワーク上からファイルをダウンロードするコマンド
pip ：pythonの拡張機能パッケージマネージャー
pip内の拡張機能パッケージ
pillow ：画像解析ライブラリで、画像からメッシュを作成するのに使います。
numpy ：数値計算ライブラリです。
scipy ：科学技術計算ライブラリです。
matplotlib ：グラブ描画ライブラリです。
jupyter ：実行・開発環境
- 以下のコマンドをターミナルにコピー&ペーストして、SiCroFをインストールしてください。
python3 install.py
以上となります。
環境構築とインストール（OSがmacOSの場合）
- パッケージマネージャーであるhomebrewをインストールしてください。
/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
- 以下のコマンドをターミナルにコピー＆ペーストして、SiCroFをダウンロードしてください。
setup.pyを実行することで環境構築が完了します。
brew install git
git clone https://github.com/kazulagi/SiCroF.git
cd SiCroF
brew install python3
python3 setup.py
（2019/09/24追記）
なお、このsetup.pyでインストールされる外部プログラムは以下のとおりです。
gcc ：C言語のコンパイラ
gfortran ：Fortran言語のコンパイラ
libopenmpi-dev ：並列計算用API
python3 ：Python言語
gmsh ：メッシュ作成API
gnuplot ：グラフ描画API
jupyter-notebook ：実行・開発環境
curl ：ネットワーク上からファイルをダウンロードするコマンド
pip ：pythonの拡張機能パッケージマネージャー
pip内の拡張機能パッケージ
pillow ：画像解析ライブラリで、画像からメッシュを作成するのに使います。
numpy ：数値計算ライブラリです。
scipy ：科学技術計算ライブラリです。
matplotlib ：グラブ描画ライブラリです。
jupyter ：実行・開発環境
- 以下のコマンドをターミナルにコピー&ペーストして、SiCroFをインストールしてください。
python3 install.py
以上となります。
環境構築とインストール（OSがUbuntuの場合）
- 以下のコマンドをターミナルにコピー＆ペーストして、SiCroFをダウンロードしてください。
setup.pyを実行することで環境構築が完了します。
sudo apt update
sudo apt upgrade -y
sudo apt install git
git clone https://github.com/kazulagi/SiCroF.git
cd SiCroF
sudo apt install python3
python3 setup.py
（2019/09/24追記）
なお、このsetup.pyでインストールされる外部プログラムは以下のとおりです。
gcc ：C言語のコンパイラ
gfortran ：Fortran言語のコンパイラ
libopenmpi-dev ：並列計算用API
python3 ：Python言語
gmsh ：メッシュ作成API
gnuplot ：グラフ描画API
jupyter-notebook ：実行・開発環境
curl ：ネットワーク上からファイルをダウンロードするコマンド
pip ：pythonの拡張機能パッケージマネージャー
pip内の拡張機能パッケージ
pillow ：画像解析ライブラリで、画像からメッシュを作成するのに使います。
numpy ：数値計算ライブラリです。
scipy ：科学技術計算ライブラリです。
matplotlib ：グラブ描画ライブラリです。
jupyter ：実行・開発環境
- 以下のコマンドをターミナルにコピー&ペーストして、SiCroFをインストールしてください。
python3 install.py
以上となります。
SiCroFの起動
以下のコマンドをターミナルにコピー&ペーストして、SiCroFを起動してください。
jupyter-notebook
すると、ターミナルには以下のような情報が出力されます。
Serving notebooks from local directory: /home/user/SiCroF
0 active kernels
The Jupyter Notebook is running at:
http://localhost:8888/?token=31a04e7535425afcddbbef671cf5c37174f30b4a27f6f385
macOSとUbuntuの場合、自動的にブラウザが立ち上がり、以下のようなページが表示されます。
Windowsの場合、この出力されたhttp://以下のURLをコピーして、Chromeのようなブラウザを立ち上げ、URLをペーストしてください。
同様の画面が立ち上がります。
このうち、RunSingleProlbem.ipynbをクリックしてください。
すると、このような実行画面が立ち上がります。
無事、立ち上がりましたら完了です。
（2019/09/24追記）
もしkernel deadが現れた場合、ipythonのバージョンが古いことに起因するようなので、
sudo apt update
sudo apt upgrade -y
sudo python3 -m pip install ipykernel
sudo python3 -m ipykernel install --user
pip install ipykernel -U
により、ipythonのアップデートを試みてください。
次は(2)個葉の熱拡散シミュレーションでお会いしましょう！