借助spack包管理软件使用AOCC.3.2.0编译器安装VASP.6.2.0

英特尔处理器在超算领域一家独大的时代已经过去，各大高校和超算中心有不少新购的计算工作站都是采用AMD的CPU来搭建的。VASP是最流行的密度泛函理论(DFT)计算软件之一，在凝聚态物理和计算化学领域应用广泛。然而，VASP在开发阶段就主要考虑英特尔平台，官网的安装教程也重点聚焦英特尔处理器，针对AMD处理器的教程尚未更新。

此前，AMD的CPU上很难编译出可以正常运行的VASP(https://zhuanlan.zhihu.com/p/293300472)，更别说效率问题了。网上少有在AMD的CPU上使用AMD自家的编译器而非英特尔oneAPI编译器安装VASP的教程。如今，AMD的CPU上编译VASP不仅要考虑可行性，还要考虑效率，复杂程度等。

本文将尽量简化编译复杂度，争取花最少的时间编译出在运行Ubuntu20.04的AMD的CPU上高效的VASP程序，其他linux操作系统以及其他AMD的CPU请类推。

如果您有兴趣，请花几分钟时间细读。

本文主要参考AMD开发者页面VASP安装教程(https://developer.amd.com/spack/vasp/)，spack常用命令简述(https://developer.amd.com/spack/spack-getting-started/)和spack文档(https://spack.readthedocs.io/en/latest/getting_started.html)

开始之前，要特别感谢AMD技术团队的指导以及对编译脚本的自动化，才让我们可以这么方便地完成安装。

在计算工作站上安装时，建议使用root用户，运行时则切换回普通用户。

2.1. 安装spack包管理软件

spack 类似 Environment Modules，是环境管理软件，是软件安装和管理的神器，我们要借助它完成快速安装。

先将它安装到某个路径，比如/opt/spack：

2.2. 安装AOCC编译器套装

AOCC(https://developer.amd.com/amd-aocc/) 是 AMD 针对自家 CPU 着力优化的编译器，对标 GCC 和英特尔的 oneAPI中的compiler。

将弹出协议文档，用 ZZ 命令关闭即可。

把 [email protected] 添加到编译器列表中：

注意VASP是受版权保护的，把vasp.6.2.0.tgz安装包放到~路径下，安装程序后续将尝试寻找并读取。

请勿做任何修改，否则后续检查文件完整性将失败导致安装受阻。

先加载 [email protected]，确保后续编译均基于此编译器，而不是系统默认的其他编译器。

大概率还没安装过AOCL(ttps://developer.amd.com/amd-aocl/)数学库，因此本次安装会自动安装[email protected], [email protected], [email protected] 和 amdscalapack，总计将耗时一个小时左右，请耐心等待。

如果出现如下错误，不能正常安装:

解决方案如下:

将 spack 升级到最新版 0.18.0.dev

打开 ~/.spack/packages.yaml 文件以编辑

删除 Python 包的信息，vi 命令行模式用上下箭头移动光标到特定行，dd 删除即可，最后 :wq 保存

重新安装，这次应该没有什么问题了

最后，应当可以看到安装成功的提示:

vasp: Successfully installed vasp-6.2.0-***

4.1. 环境设置

加载 vasp.6.2.0 和 aocc.3.2.0 并检查链接的动态库

输出大致如下，检查每一项都有被正常连接到

很好！先别急着退出root，普通用户在spack加载时会出现找不到编译器的问题，需要手动设置一下。

4.2. 标准算例测试

退出 root 用户，使用普通用户进行算例测试。

在进行VASP6内置的算例测试时，先把刚编译好的vasp执行程序链接到特定路径下：

4.3. 小型算例

随便挑了个最近在做的项目中的一个小算例，磁性镍的基态能量计算，结果显示小体系的 4.564 vs 6.062，速度提升25%。 中等体系为Ni-H固溶体的基态计算，111.702 vs 141.386，速度提升20%。

算例文件见附件 Ni.tar.xz 和 NiH.tar.xz

测试结果显示 SiC8_GW0R step GW算例出错1Error in SOLVE_NONLS, weight is negative: 13 NaN NaN，处理相应的GW计算时或许得采用其他的vasp程序。

暂时无法安装VTST(https://theory.cm.utexas.edu/vtsttools/installation.html)和VASPsol(https://github.com/henniggroup/VASPsol)等程序

本文用户快速方便构建可以在AMD的CPU上高效运行的VASP传统程序，对于绝大多数算例适用。

用户不必去理会编译时极其繁杂恼人的参数设置，尤其是 MPI 与 fortran 的绑定以及 VASP 安装时 makefile.include 参数的仔细校对，可以节省大量时间。

安装的VASP与使用英特尔 oneAPI 套餐编译出来的VASP相比，一些简单算例的速度提升显著！

不同算例内部对函数的调用情况不同，采用不同编译器运行将体现不同效率。 实测有的算例使用英特尔的 oneAPI 运行效率更高，即使是在AMD的CPU上！

对于大型计算，有必要做小型测试，先跑几个电子步然后杀掉进程，对比不同编译器运行的速度。