conquest

CONQUEST 是一款基于本地轨道密度泛函理论的、能以出色的缩放比例进行大规模并行计算的第一性原理计算软件，它使用局部轨道来表示 Kohn-Sham 本征态或者密度矩阵。 CONQUEST 可以应用于原子、分子、液体和固体，且对于大型系统特别有效。CONQUEST 可以使用哈密尔顿的精确对角化或通过线性缩放的方法来找到基态。 CONQUEST 可以执行结构弛豫（包括单位晶胞优化）和分子动力学（在具有各种恒温器的 NVE，NVT 和 NPT 集成中）。

一、脚本模板

1. Slurm

   #!/bin/bash
   #SBATCH --nodes=1                   # 节点数量
   #SBATCH --ntasks-per-node=56   	    # 每个节点核心数量
   #SBATCH --ntasks=56                 # 总核心数
   #SBATCH --partition=g1_share   	    # 队列分区且必须指定正确分区
   #SBATCH --job-name=conquest    	    # 作业名称
   #SBATCH --output=hello.%j.out       # 正常日志输出 (%j 参数值为 jobId)
   #SBATCH --error=hello.%j.err        # 错误日志输出 (%j 参数值为 jobId)
   
   ##############################################
   #          Software Envrironment             #
   ##############################################
   unset I_MPI_PMI_LIBRARY                        # 取消默认mpi库，使用intel自带
   export I_MPI_JOB_RESPECT_PROCESS_PLACEMENT=0   # intel 多节点作业所需修改参数 
   module load intel/2022 intelmpi/2022           # intel 环境加载
   
   ##############################################
   #               Run job                      #
   ##############################################
   

---

二、编译

1. 环境加载

   module load gcc/12.1.0
   module load intel/2022
   module load intelmpi/2022
   module load openmpi/4.1.3
   

2. blas安装

   #下载链接：http://www.netlib.org/blas/
   tar -xf blas-3.8.0.tgz
   make
   cp blas_LINUX.a ../lib/libblas.a
   

3. lapack安装

   #下载链接：http://www.netlib.org/lapack/
   tar -xf lapack-3.8.0.tar.gz
   cp INSTALL/make.inc.gfortran  ./make.inc
   make lapacklib
   cp liblapack ../lib
   

4. scalapack安装

   #http://www.netlib.org/scalapack/
   tar -zxvf scalapack-2.1.0.tar.gz
   cp SLmake.inc.example SLmake.inc
   #修改 SLmake.inc
   BLASLIB      = -lblas  -L$BLASPATH/lib
   LAPACKLIB    = -llapack -L$LAPACKPATH/lib
   

   make
   cp libscalapack.a ../lib/
   

5. fftw安装

   tar -zxvf fftw-3.3.8.tar.gz
   mkdir fftw 
   cd fftw-3.3.8 
   ./configure --host=alpha AR=ar RANLIB=ranlib --prefix=~/fftw
   make
   make install
   

6. conquest安装

   #https://github.com/OrderN/CONQUEST-release
   git clone https://github.com/OrderN/CONQUEST-release
   cd CONQUEST-release/src
   vim system.make #路径根据实际安装情况修改
   

   #
   
   # Set compilers
   FC=mpif90
   F77=mpif77
   
   # Linking flags
   #ROOT_PATH=/sh2/software/app/conquest/2022.6.29
   LINKFLAGS= -L/sh2/software/compiler/intel/oneapi_2022.2/mkl/2022.1.0/lib/intel64 /sh2/software/compiler/intel/oneapi_2022.2/mkl/2022.1.0/lib/intel64/libmkl_blacs_openmpi_lp64.a /sh2/software/compiler/intel/oneapi_2022.2/mkl/2022.1.0/lib/intel64/libmkl_lapack95_lp64.a -lmkl_scalapack_lp64 -lmkl_intel_lp64 -lmkl_sequential -lmkl_core -lmkl_blacs_openmpi_lp64  -lpthread -lm
   ARFLAGS=
   
   # Compilation flags
   #COMPFLAGS= -O3 $(XC_COMPFLAGS)
   COMPFLAGS= -I/sh2/software/compiler/intel/oneapi_2022.2/mkl/2022.1.0/include/intel64/lp64 -I/sh2/software/compiler/intel/oneapi_2022.2/mkl/2022.1.0/include
   COMPFLAGS_F77= $(COMPFLAGS)
   
   # Set BLAS and LAPACK libraries
   #BLAS= -llapack -L$(ROOT_PATH)/testlib -lblas -L$(ROOT_PATH)/testlib
   
   # Full library call; remove scalapack if using dummy diag module
   LIBS= $(FFT_LIB) $(XC_LIB)  $(BLAS)
   
   # LibXC compatibility (LibXC below) or Conquest XC library
   
   # Conquest XC library
   XC_LIBRARY = CQ
   XC_LIB =
   XC_COMPFLAGS =
   
   # LibXC compatibility
   # Choose old LibXC (v2.x) or modern versions
   #XC_LIBRARY = LibXC_v2
   #XC_LIBRARY = LibXC
   #XC_LIB = -lxcf90 -lxc
   #XC_COMPFLAGS = -I/usr/local/include
   
   # Set FFT library
   FFT_LIB= -L/sh2/software/app/conquest/2022.6.29/fftw/lib -lfftw3
   # #FFT_LIB=-lfftw3
   FFT_OBJ=fft_fftw3.o
   
   # Matrix multiplication kernel type
   MULT_KERN = default
   # Use dummy DiagModule or not
   DIAG_DUMMY =
   

   make
   #编译成功后会在bin目录中生成conquest二进制文件