六、singularity之GPU--amber的cuda的北极星版本使用和使用容器编译的amber的cuda版本（一）
六、singularity中使用之GPU--amber的cuda的北极星版本使用和使用容器编译的amber的cuda版本（一）
（一）amber的cuda的北极星版本使用
1、使用五（二）部分的镜像，ambermd
使用北极星amber配置
vi ambermd/environment
#!/bin/sh
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# Custom environment shell code should follow
source /appsnew/source/amber18-intel2019-cuda10.1.sh
2、使用五（二）部分md9gpu文件
3、进入md9gpu
ssh debuggpu01 ##或者在login12上也可以
cd md9gpu
source /appsnew/source/intel2019.sh
source /appsnew/source/cuda-10.1.sh
mpirun -n 1 singularityrun -B /appsnew/ --nv ../ambermd pmemd.cuda.MPI -O -i md.in -o md1.out -p 1tcew.prmtop -c den.rst -r md1.rst -x md1.mdcrd &
注意：其中--nv 为nvidia显卡的环境，加上这个参数会将北极星环境中的gpu参数带过去
然后执行nvidia-smi查看任务是否在跑
查看md1.out输出
有输后，按ctrl+c 结束跟踪
然后快速杀掉程序，因为这个是测试下gpu跑起来没有，kill -9 223038
4、创建脚本
[gao_pkuhpc@login12 md9gpu]$ cat job-g4c.srp
#!/bin/bash
#SBATCH -J sle003216
#SBATCH -p gpu_4l
#SBATCH -N 1
#SBATCH -o sle003216_%j.out
#SBATCH -e sle003216_%j.err
#SBATCH --no-requeue
#SBATCH -A gao_g1
#SBATCH --qos=gaog4c
#SBATCH --gres=gpu:1
#SBATCH --overcommit
#SBATCH --mincpus=7
source /appsnew/source/intel2019.sh
source /appsnew/source/cuda-10.1.sh
mpirun -n 1 singularityrun -B /appsnew/ --nv ../ambermd pmemd.cuda.MPI -O -i md.in -o md1.out -p 1tcew.prmtop -c den.rst -r md1.rst -x md1.mdcrd
提交任务：
跟踪任务：
（二）使用容器编译的amber的cuda版本
1、安装
参见五部分的（二）
2、更改适配环境
vi ambermd/environment
#!/bin/sh
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# Custom environment shell code should follow
source /appsnew/source/intel2019.sh
source /appsnew/source/cuda-10.1.sh
source /amber18/amber.sh
3、编辑脚本
脚本同前面的一样（一），原因是更改了 ambermd/environment的指定的pmemd.cuda.MPI，见前面红字部分
4、提交任务同前面，这里不再展示
报错，这个错误大家看看就可以：
[gao_pkuhpc@login12 md9gpu]$ cat sle003216_16599657.err
/appsnew/opt/intel/intel2019/compilers_and_libraries_2019.4.243/linux/mpi/intel64/bin/mpirun: line 103: 94411 Segmentation fault (core dumped) mpiexec.hydra "$@" 0<&0
这种应该是 集群没有建立正确的 resolv.conf文件