参考
Lammps实现GPU加速，博客界面很好看。
显卡驱动安装（本文默认为英伟达）
- 检查自己的驱动是否安装成功
nvidia-smi
如果安装成功会有如下输出：
如果未安装会有如下结果：
nvidia-smi command not found
- 安装驱动
ubuntu-drivers devices # 查询所有ubuntu推荐的驱动
sudo ubuntu-drivers autoinstall
禁用nouveau driver
nouveau开源驱动，性能很差，基本都禁用它，之前安装Ubuntu系统时，引导文件里就进行了禁用：
sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist.conf
最后添加：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
保存退出后，终端输入：
sudo update-initramfs -u
sudo reboot
reboot之后输入：
lsmod | grep nouveau
无输出代表禁用成功
CUDA Toolkit 安装
上NVIDIA官网进行下载：CUDA Toolkit 10.2 Download，安装流程很详细，但是网速很感人，建议大家翻墙…
安装完cuda之后添加环境变量：
vi .bashrc
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.2/bin
之后输入：nvcc -V，就会以下信息：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Oct_23_19:24:38_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89
Generic Linux Makefile for CUDA文件配置
进入gpu目录，修改Makefile.linux
cd lammps-3Mar20/lib/gpu
vim Makefile.linux
修改以下信息，符合自己的机子和计算要求即可：
CUDA_HOME = /usr/local/cuda-10.2 #注意版本
# Turing hardware
CUDA_ARCH = -arch=sm_75
CUDA_PRECISION = -D_SINGLE_DOUBLE #我选的计算过程中的精度
hardware参数可以见维基的介绍CUDA，我的gtx 1660ti对应的Micro-architecture和Compute capability (version)分别为Turing，7.5，所以应该选择sm_75。
之后进行make：
make -f Makefile.linux
如果之后更改Makefile.linux 中的内容之后需要重新编译需要先 make clean 一下：
make -f Makefile.linux clean
Lammps GPU package
cd lammps-3Mar20/src
make package-status #查阅自己的package安装信息
make yes-gpu #添加gpu包
make mpi #编译mpi
如果编译过mpi文件，则可以先clean一波：make clean-all，如果还是有问题，可以考虑万能的sudo
测试
官网的例子，还是shear：
cd lammps/lammps-3Mar20/examples/shear
12线程无CPU：
mpirun -np 12 lmp_mpi < in.shear
12线程1CPU：
mpirun -np 12 lmp_mpi -sf gpu -pk gpu 1 -in in.friction
由于是小体系的example，GPU加速效果不是很明显，甚至慢很多，但是跑自己的程序，原子数目一多，GPU加速特别明显！！！！！！！！！！！！大概是五倍以上的速度！！！！
一万多原子，4000步摩擦，12线程无GPU花了3:28s，12线程1GPU只花了37s，真的太香了。
每10秒输出一次显卡状态：
watch -n 10 nvidia-smi
