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ABACUS 在曙光 DCU 集群上的编译与使用

作者：贾志炜，邮箱：jiazhiwei@stu.pku.edu.cn

审核：韩昊知，邮箱：haozhi.han@stu.pku.edu.cn

最后更新时间：2023/07/07

一、介绍

本教程旨在介绍 ABACUS 在 曙光 DCU 计算平台 上的编译与使用。

1. DCU

  • DCU (Deep Computing Unit) 是一款面向人工智能、科学计算的高性能全功能 GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units) 加速卡。
  • 中科海光基于 DCU 硬件提供完整的软件工具链，以 DTK(DCU toolkit)为基础软件层为开发者提供运行、编译、调试和性能分析等功能，并提供多种深度优化的计算加速库。DCU 加速卡支持 ROCm/Hip 并行架构。
  • 曙光计算集群采用 CPU 和 DCU 加速卡（Deep Computing Unit）相结合的异构融合计算体系结构。

2. ABACUS 的异构并行计算

INPUT 文件中 device 参数需设置为 gpu。

目前 GPU/DCU 版本的 ABACUS 仅支持 PW 基组的计算，因此 INPUT 文件中 basis_type 参数仅能设置为 pw。

二、准备

1. 曙光计算平台

用户需要在平台上申请异构计算资源：

https://ac.sugon.com/doc/1.0.6/30000/general-handbook/platform/source.html

2. E-shell

曙光计算平台采用 E-shell 来对管理节点进行操作。

  • 可使用网页版或 E-Shell Client。
  • 不可直接运行任务，而是使用 Slurm 调度系统。
  • 采用 modules 工具 来管理环境变量与系统依赖项。许多依赖如编译器版本等可以通过 modules 来处理。

3. slurm

Slurm 工作调度工具是面向 Linux 和 Unix 及类似内核的免费和开源工作调度程序，可以方便用户进行作业的提交、管理、监测。

  • sinfo: 查看系统资源。
  • squeue: 查看当前作业状态。
  • salloc: 分配节点的作业提交，用 salloc 申请的节点会在当前终端退出时释放掉。用于程序测试以及中小型任务的提交。
  • sbatch: 批处理模式的作业提交，需要编写 slurm 作业提交脚本。在 E-shell 的默认目录存有 slurm 脚本模板。在下面的流程中也会介绍提交 ABACUS 任务的脚本案例。
  • srun: 交互式提交作业命令，有屏幕输出，但容易受网络波动影响，断网或关闭窗口会导致作业中断。

三、流程

1. 配置超算环境

module avail    # 列出已有环境
module list     # 查看当前已加载环境
module load     # 加载环境
module unload   # 卸载环境
  • 昆山节点
module purge
1) compiler/devtoolset/7.3.1
2) compiler/rocm/dtk-22.10 
3) compiler/cmake/3.17.2 
4) mpi/hpcx/2.6.0/gcc-7.3.1
  • 乌镇节点
1) compiler/devtoolset/7.3.1
2) compiler/dtk/23.04          
3) compiler/cmake/3.23.1
4) mpi/hpcx/gcc-7.3.1

对于使用其他 DCU 节点（合肥、哈尔滨、西安）的用户，如果 module 中没有找到类似的环境，欢迎在 ABACUS 仓库 提出 issue，我们将尽力协助解决。

2. 编译 ABACUS 依赖软件包

目前按照 DCU 版本已验证的编译方法，有三个数学库需要自行编译。

若曙光平台网络连接不畅，请在软件官网选择合适的软件包，再用曙光平台的 E-File 传送至节点。

2.1 编译 FFTW

tar -zxvf fftw-3.3.10.tar.gz

mkdir build
./configure --prefix=/work/home/your_username/fftw-3.3.10/build
cd ~/fftw-3.3.10/build
make 
make install

FFTW 需要编译单精度版本和双精度版本：

cd ~/fftw-3.3.10/build
./configure --prefix=/work/home/your_username/fftw-3.3.10/build --enable-float
make 
make install

2.2 编译 OpenBLAS

tar -zxvf OpenBLAS-0.3.23.tar.gz
cd OpenBLAS-0.3.23

make USE_OPENMP=1 NO_AVX512=1 FC="gfortran -fPIC" CC="gcc -fPIC" -j8
mkdir build 
make PREFIX=/work/home/your_username/OpenBLAS-0.3.21/build install

2.3 编译 ScaLAPACK

cp SLmake.inc.example SLmake.inc

复制包中提供的 SLmake.inc.example 作为基准，并对 SLmake.inc 的内容作出一部分修改:

FC            = mpif90 -fPIC
CC            = mpicc -fPIC
BLASLIB       =
LAPACKLIB     = -L/work/home/your_username/OpenBLAS-0.3.21/build/lib -lopenblas
make

3. 编译 DCU 版本的 ABACUS

git clone https://gitee.com/deepmodeling/abacus-develop  # main分支
cd abacus-develop
mkdir build
cd build
  • CMake 配置：

指定编译器为 clang，关闭 OpenMP、LCAO 计算模块，设定三个数学库的位置，设定 USE_ROCM=ON。

CC=clang CXX=clang++ cmake -B build -DUSE_OPENMP=OFF -DENABLE_LCAO=OFF \
-DFFTW3_DIR=/work/home/your_username/fftw-3.3.10/build/ \
-DLAPACK_DIR=/work/home/your_username/OpenBLAS-0.3.21/build/lib \
-DSCALAPACK_DIR=/work/home/your_username/scalapack-2.2.0/ \
-DUSE_ROCM=ON
  • Make 编译：make 部分建议不要并行编译。
make

4. 提交任务

  • salloc（中小型任务与交互性程序测试）
salloc -p [队列名] -N 1 -n 32 --gres=dcu:4

... load text ...

salloc: Waiting for resource configuration
salloc: Nodes node_num are ready for job  # 分配计算节点，可用ssh直接连接

ssh node_num

...交互式进行计算任务

  • sbatch（大型任务与批量提交）

    • 写一个作业提交脚本，可以参考以下结构：
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=ABACUS_GPU 
#SBATCH --partition=kshdnormal
#SBATCH --nodes=1 
#SBATCH --output=output.log    
#SBATCH --ntasks-per-node=32  
#SBATCH --mail-user=username@email  
#SBATCH --gres=dcu:4  #dcu个数
#SBATCH --time=01:00:00  
#SBATCH --error=error.log   

#以上的SBATCH信息会由slurm识别
abacus=/work/home/your_username/abacus-develop/build/abacus_pw
#设置环境
module purge
module load compiler/devtoolset/7.3.1
module load compiler/rocm/dtk-22.10 
module load compiler/cmake/3.17.2 
module load mpi/hpcx/2.11.0/gcc-7.3.1
#运行脚本
cd your_task_path 
mpirun -np 4 $abacus
sbatch abacus_dcu.slurm

作业已提交，可在“作业管理”中查看。

四、结语

DCU 可以提高 ABACUS 计算性能，也充分利用了 ROCm 并行框架，使得 ABACUS 异构计算能应用在更多的平台上。