1.パッケージVASP 5.4.4をインストールする準備ができました
2. VASP インストール前の準備
GNU コンパイラのインストール
sudo apt-get install make build-essential g++ gfortran必要な VASP ライブラリ (lapack、scalapack、openmpi、および fftw) をインストールします。
sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev libopenmpi-dev libscalapack-mpi-dev libfftw3-dev
3.VASP のインストール
抽出してパッチを当てる
vasp 圧縮パッケージが置かれているフォルダーを開き、4 つの手順に従います。
tar -zxvf vasp.5.4.4.tar.gz
gunzip patch.5.4.4.16052018.gz
cd vasp.5.4.4/
patch -p0 < ../patch.5.4.4.16052018ファイルを変更する
サブディレクトリで、arch フォルダー内の makefile.include.linux_intel を上のディレクトリにコピーし、名前を makefile.include に変更します。このファイルを開き、-xhost を OFLAG パラメータに追加します。
完全な makefile.include は次のようになります
# Precompiler options
CPP_OPTIONS= -DHOST=\"LinuxIFC\"\
-DMPI -DMPI_BLOCK=8000 \
-Duse_collective \
-DscaLAPACK \
-DCACHE_SIZE=4000 \
-Davoidalloc \
-Duse_bse_te \
-Dtbdyn \
-Duse_shmem
CPP = fpp -f_com=no -free -w0 $*$(FUFFIX) $*$(SUFFIX) $(CPP_OPTIONS)
FC = mpiifort
FCL = mpiifort -mkl=sequential -lstdc++
FREE = -free -names lowercase
FFLAGS = -assume byterecl -w
OFLAG = -O2 -mtune=native -m64
OFLAG_IN = $(OFLAG)
DEBUG = -O0
MKL_PATH = $(MKLROOT)/lib/intel64
BLAS =
LAPACK =
BLACS = -lmkl_blacs_intelmpi_lp64
SCALAPACK = $(MKL_PATH)/libmkl_scalapack_lp64.a $(BLACS)
OBJECTS = fftmpiw.o fftmpi_map.o fft3dlib.o fftw3d.o
INCS =-I$(MKLROOT)/include/fftw
LLIBS = $(SCALAPACK) $(LAPACK) $(BLAS)
OBJECTS_O1 += fftw3d.o fftmpi.o fftmpiw.o
OBJECTS_O2 += fft3dlib.o
# For what used to be vasp.5.lib
CPP_LIB = $(CPP)
FC_LIB = $(FC)
CC_LIB = icc
CFLAGS_LIB = -O
FFLAGS_LIB = -O1
FREE_LIB = $(FREE)
OBJECTS_LIB= linpack_double.o getshmem.o
# For the parser library
CXX_PARS = icpc
LIBS += parser
LLIBS += -Lparser -lparser -lstdc++
# Normally no need to change this
SRCDIR = ../../src
BINDIR = ../../bin
#================================================
# GPU Stuff
CPP_GPU = -DCUDA_GPU -DRPROMU_CPROJ_OVERLAP -DUSE_PINNED_MEMORY -DCUFFT_MIN=28 -UscaLAPACK
OBJECTS_GPU = fftmpiw.o fftmpi_map.o fft3dlib.o fftw3d_gpu.o fftmpiw_gpu.o
CC = icc
CXX = icpc
CFLAGS = -fPIC -DADD_ -Wall -openmp -DMAGMA_WITH_MKL -DMAGMA_SETAFFINITY -DGPUSHMEM=300 -DHAVE_CUBLAS
CUDA_ROOT ?= /usr/local/cuda/
NVCC := $(CUDA_ROOT)/bin/nvcc -ccbin=icc
CUDA_LIB := -L$(CUDA_ROOT)/lib64 -lnvToolsExt -lcudart -lcuda -lcufft -lcublas
GENCODE_ARCH := -gencode=arch=compute_30,code=\"sm_30,compute_30\" \
-gencode=arch=compute_35,code=\"sm_35,compute_35\" \
-gencode=arch=compute_60,code=\"sm_60,compute_60\"
MPI_INC = $(I_MPI_ROOT)/include64/
VASP のコンパイル、ビルド std、gam、および ncl
次のディレクトリで実行します。
make allまた
make std gam ncl長い実行時間
パスを変更する
実行後、3 つのファイルが bin フォルダーに表示されます。その中から vasp_std を vasp に変更することを選択できますが、ここでは変更しません。
システム環境を変更します。
vim ~/.bashrcパスを追加
export PATH="$PATH:/home/xxxx/vasp.5.4.4/bin";
vasp パスをコピーします。ここは /home/xxxx/vasp.5.4.4/bin です。
.bachrc を保存して更新する
source ~/.bashrcバスプを実行
INCAR、KPOINTS、POSCAR、POTCAR を任意のフォルダに入れる
入力: このうち、vasp_std を vasp に変更する場合、コード内の vasp_std を vasp に変更する必要があります。nohup は端末がプロセス情報を出力しないことを意味し、4 は cpu の数です。
nohup mpirun -np 4 vasp_std INCAR4.仕上げ
5. vaspkit をインストールする
公式サイトから圧縮パッケージをダウンロード
インストールを解凍し、パスを変更します (.bashrc および .vaspkit)
走る
実行中のファイルの INCAR、KPOINTS、POSCAR に移動して、POTCAR を生成します。
vaspkit 103
or
vaspkit 1
103参考：
http://bbs.keinsci.com/thread-28200-1-1.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/436435793
http://bbs.keinsci.com/thread-31193-1-1.html