Lammps: WSL-Ubuntu22.04, Apptainer, GPU

Lammps を手軽に使いたいので、コンテナ化

• WSL-Ubuntu22.04
• Intel Core i5-10400F (Comet Lake 6 cores, 12 threads)
• NVIDIA GeForce RTX 3060 (Ampere 3584 cores, VRAM 12GB)

環境構築

• Ubuntu-22.04 on WSL 環境構築
• Apptainer + Nvidia Container Toolkit

項目	値
Host Name	host
User Name	toko

Apptainer + Nvidia Container Toolkit

https://apptainer.org/docs/admin/main/installation.html

nvidia-container-toolkit インストール

https://apptainer.org/docs/user/main/gpu.html
https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html

toko@host:~$ curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
toko@host:~$ sudo apt update
toko@host:~$ sudo apt install -y nvidia-container-toolkit

Apptainer インストール

toko@host:~$ sudo add-apt-repository -y ppa:apptainer/ppa
toko@host:~$ sudo apt update
toko@host:~$ sudo apt install -y apptainer

確認

toko@host:~/sif$ apptainer pull docker://tensorflow/tensorflow:latest-gpu
toko@host:~/sif$ apptainer run --nv --nvccli tensorflow_latest-gpu.sif
Apptainer> python
>>> from tensorflow.python.client import device_lib
>>> print(device_lib.list_local_devices())
# なにかしらの GPU の情報が表示されれば OK らしい？ 
>>> exit()
Apptainer> exit

Lammps

lammps-gpu.sif ファイル作成

toko@host:~/sif $ sudo apptainer build lammps-gpu.sif lammps-gpu.def

def ファイル記述のガイド: https://apptainer.org/docs/user/main/definition_files.html

実行

toko@host:~/data/build_test $ apptainer exec --nv ~/sif/lammps-gpu.sif bash run.sh 

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