| 1） 随着VASP.6.2.0，我们正式发布了VASP:Official的OpenACC GPU端口，因为我们现在强烈建议使用此OpenACC版本在GPU加速系统上运行VASP。 VASP以前的CUDA-C GPU端口被认为已弃用，不再积极开发、维护或支持。截至VASP.6.3.0，VASP的CUDA-C GPU端口已完全断开。 CUDA C已经GG了，不太明白原因，应该CUDA C性能会好一些吧？ 2） 软件堆栈 编译器 要编译VASP的OpenACC版本，您需要NVIDIA HPC-SDK的最新版本（>=21.2）。 原则上，任何至少支持OpenACC标准2.6的编译器都应该做到这一点，但我们只尝试并测试了上述编译器。 注意：NVIDIA HPC-SDK版本22.1和22.2有一个严重的错误，禁止将OpenACC版本与OpenMP线程一起执行。当使用这些编译器版本时，您应该在不支持OpenMP的情况下进行编译。自NVIDIA HPC-SDK版本22.3起，此错误已修复。 图书馆 数字库：FFTW、BLAS、LAPACK和scaLAPACK。如果您使用的是NVIDIA HPC-SDK，您必须自己安装的唯一数字库是FFTW。后三种（BLAS、LAPACK和scaLAPACK）随SDK一起提供。或者，您也可以链接到提供这四种功能的英特尔oneAPI MKL库的安装。 NVIDIA CUDA工具包（>=10.0）。所有必需的CUDA工具包组件都作为NVIDIA HPC-SDK的一部分提供。 一个支持CUDA的MPI版本。与NVIDIA HPC-SDK一起打包的OpenMPI安装具有CUDA意识。 NVIDIA集体通信库（NCCL）（>=2.7.8）。这个库不是一个严格的要求，但出于性能原因，强烈建议使用它。NCCL的适当安装作为NVIDIA HPC-SDK的一部分进行装运。 驱动程序 您需要一个至少支持CUDA-10.0的CUDA驱动程序。 3） 硬件 我们只使用以下NVIDIA GPU测试了VASP的OpenACC GPU端口： NVIDIA数据中心GPU：P100（Pascal）、V100（Volta）和A100（Ampere）。 NVIDIA Quadro GPU：GP100（Pascal）和GV100（Volta）。 注意：在其他NVIDIA GPU（如“游戏”硬件）上运行VASP在技术上是可行的，但不可取：这些GPU不太适合，因为它们不提供快速双精度浮点运算（FP64）性能，而且通常内存较小，没有纠错码（ECC）功能。 4） 特点和限制 VASP的大多数功能都已使用OpenACC移植到GPU，但涉及RPA:GW和ACFDT的所有功能除外。这是正在进行的工作。 出于性能原因，应避免使用波函数的并行FFT（NCORE>1）。目前，即使INCAR文件中另有规定，OpenACC版本也会自动切换到NCORE=1。 由于使用了NCCL，VASP的OpenACC版本只能使用每个可用GPU的单个MPI列来执行： 在大多数情况下，使用NCCL具有很大的性能优势。然而，我们意识到，对于小型系统上的计算，保留多个MPI列共享GPU的能力是有用的，并计划使NCCL的使用成为可选的，以消除这一限制。 5） |
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