CP2K¶

CP2K 是可用于DFT计算和分子动力学模拟的强大软件包。它支持多种计算方法，包括密度泛函理论（DFT）、半经验方法和经典力场。CP2K 以其高效的并行计算能力和灵活的输入文件格式而闻名，适用于从小分子到大规模材料系统的模拟。用户可以利用 CP2K 进行能量计算、几何优化、分子动力学模拟等多种任务。

嘉庚智算上的CP2K¶

Warning

目前集群上的 CP2K 尚需要测试其可靠性和稳定性。

因此请各位用户在使用时注意自己得到的结果，我们正在积极解决升级后的集群与 CP2K 的兼容性问题。如对可靠性有较高要求，推荐使用 CP2K 官方 Singularity 容器镜像。

注意 CP2K 常常需要超出默认值的内存设置，建议在作业提交脚本中加入 --mem=251G 来使用 CPU 计算节点的内存上限。

2022.12024.32023.27.12024.1

/public/slurmscript_demo/cp2k-2022.1.slurm

#!/bin/bash
#SBATCH --nodes=2                   # 节点数量
#SBATCH --ntasks-per-node=64        # 每个节点核心数量
#SBATCH --account=[budget]          # Account name
#SBATCH --partition=cpu             # Partition name
#SBATCH --qos=[qos]                 # QOS name
#SBATCH --job-name=hello            # 作业名称
#SBATCH --output=%j.out             # 正常日志输出 (%j 参数值为 jobId)
##SBATCH --error=%j.err             # 错误日志输出 (%j 参数值为 jobId)

##############################################
#          Software Envrironment             #
##############################################
module load gcc/9.3 intel/2020.2
module load cp2k/2022.1-intel-2020
##############################################
#               Run job                      #
##############################################
export OMP_NUM_THREADS=1
mpirun  cp2k.psmp -i input.inp >> output

Failure

此版本未能通过官方提供的 Regtest，可能会在计算过程中意外退出，但无数值 Issue。

/public/slurmscript_demo/cp2k-2024.3.slurm

#!/bin/bash
#SBATCH --nodes=1                   # 节点数量
#SBATCH --ntasks-per-node=64        # 每个节点核心数量
#SBATCH --job-name=hello            # 作业名称
#SBATCH --output=%j.out             # 正常日志输出 (%j 参数值为 jobId)
#SBATCH --error=%j.err              # 错误日志输出 (%j 参数值为 jobId)
#SBATCH --account=[budget]          # Account name
#SBATCH --partition=cpu             # Partition name
#SBATCH --qos=[qos]                 # QOS name
#SBATCH --mem=251G                  # use full memory of node to avoid OOM

##############################################
#          Software Envrironment             #
##############################################
module load cp2k/2024.3
##############################################
#               Run job                      #
##############################################
mpirun cp2k.psmp cp2k.inp  >> output

/public/slurmscript_demo/cp2k-2023.2.slurm

#!/bin/bash
#SBATCH --nodes=2                   # 节点数量
#SBATCH --ntasks-per-node=64        # 每个节点核心数量
#SBATCH --account=[budget]          # Account name
#SBATCH --partition=cpu             # Partition name
#SBATCH --qos=[qos]                 # QOS name
#SBATCH --job-name=hello            # 作业名称
#SBATCH --output=%j.out             # 正常日志输出 (%j 参数值为 jobId)
##SBATCH --error=%j.err             # 错误日志输出 (%j 参数值为 jobId)

##############################################
#          Software Envrironment             #
##############################################
module load gcc/12.1 intel/2020.2
module load app/cp2k/2023.2
##############################################
#               Run job                      #
##############################################
export OMP_NUM_THREADS=1
mpirun  cp2k.psmp -i  test    >> output

/public/slurmscript_demo/cp2k-7.1.slurm

#/bin/bash
#SBATCH -o lgps.out
#SBATCH -J CP2K
#SBATCH --nodes=2
#SBATCH --ntasks-per-node=32
#SBATCH --account=[budget]          # Account name
#SBATCH --partition=cpu             # Partition name
#SBATCH --qos=[qos]                 # QOS name

echo $SLURM_NTASKS
echo "Date              = $(date)"
echo "Hostname          = $(hostname -s)"
echo "Working Directory = $(pwd)"
echo ""
echo "Number of Nodes Allocated      = $SLURM_JOB_NUM_NODES"
echo "Number of Tasks Allocated      = $SLURM_NTASKS"
echo "Number of Cores/Task Allocated = $SLURM_CPUS_PER_TASK"
echo $SLURM_NPROCS

module load intel/oneapi2021.1
module load  cp2k/7.1
srun hostname >./hostfile

echo $SLURM_NTASKS
mpirun -np $SLURM_NTASKS cp2k.psmp -i lgps.inp -o lgps.out

/public/slurmscript_demo/cp2k-2024.1.slurm

#!/bin/bash
#SBATCH --nodes=2                   # 节点数量
#SBATCH --ntasks-per-node=64        # 每个节点核心数量
#SBATCH --account=[budget]          # Account name
#SBATCH --partition=cpu             # Partition name
#SBATCH --qos=[qos]                 # QOS name
#SBATCH --job-name=hello            # 作业名称
#SBATCH --output=%j.out             # 正常日志输出 (%j 参数值为 jobId)
##SBATCH --error=%j.err             # 错误日志输出 (%j 参数值为 jobId)

##############################################
#          Software Envrironment             #
##############################################
module load app/cp2k/2024.1
##############################################
#               Run job                      #
##############################################
export OMPI_MCA_btl_openib_allow_ib=1
mpirun  cp2k.popt cp2k.inp   >> output

已知问题¶

内存 OOM 问题排查¶

请首先检查所申请内存是否足够，若所运行计算可以跑满整个节点，请设置 #SBATCH --mem=251G。

一些版本可能存在严重的内存泄漏 Issue，若遇到内存 OOM 问题，建议用户关闭 ELPA 功能（特别是使用 DIIS 做对角化的情况），使用 Scalapack 进行对角化。

&GLOBAL
    PREFERRED_DIAG_LIBRARY SL
&END GLOBAL

若仍然存在问题，请进一步按照以下步骤进行测试：

若为多节点并行任务，请调查任务是否正确并行在每个节点上，当使用 mpirun 时，一般需要确保 -np 的值为所有节点的进程总数（通常使用 popt 或者 OMP_NUM_THREADS=1 时为核数）
检查输入参数中交换关联泛函部分的 MAX_MEMORY 设置（单位为MB），若该值太大则需要根据节点总量适当缩减。例如采用杂化泛函进行模拟时，可限制每个进程存储双电子积分的最大内存占用量，以避免需要存储的 ERI 过多导致 OOM：
```
&XC
  &HF
    &MEMORY
      MAX_MEMORY 1500
      EPS_STORAGE_SCALING 0.1
    &END
  &END
&END XC
```
具体数值请根据体系情况进行测试，确保不会造成OOM。
使用 psmp 版本并尝试提高 OMP 线程数，以减少总进程数，线程间可以共享内存

例如总共申请64核，采用16个进程，每个进程4个线程:
```
...
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=64 
...
export OMP_NUM_THREADS=4
mpirun -np 16 cp2k.psmp -i input
```
若问题仍然存在或者出现了意料之外的报错（此时请恢复到 popt 版本），建议尝试降低每个节点上的核数，即调整 #SBATCH --ntasks-per-node 为更低的值。