以下所有示例作业脚本中

• infile，请替换为用户自己的 lammps 模型文件名
• supervisor，请替换为用户账号关联的付费账户名
• 其它的选项请根据实际使用需要进行修改

运行 CPU 版本 Lammps

单节点运行作业脚本示例

#!/bin/bash

#SBATCH --partition=hpxg
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=16
#SBATCH --time=6:00:00

module load lammps/201812/lmp_intelcpu_intelmpi

srun -n $SLURM_NTASKS lmp_intelcpu_intelmpi -in infile

多节点运行作业脚本示例，使用 intel 加速包，使用 omp 多线程，使用 double 数据类型

#!/bin/bash

#SBATCH --account=supervisor
#SBATCH --partition=hpib
#SBATCH --nodes=4
#SBATCH --ntasks-per-node=2
#SBATCH --cpus-per-task=8

export OMP_NUM_THREADS=$SLURM_CPUS_PER_TASK

module load lammps/201812/lmp_intelcpu_intelmpi

srun -n $SLURM_NTASKS --cpu-bind=cores lmp_intelcpu_intelmpi -in infile -sf intel -pk intel 0 omp $OMP_NUM_THREADS mode double

运行 KNL 版本 Lammps

KNL 多节点运行作业脚本示例

#!/bin/bash

#SBATCH --account=supervisor
#SBATCH --clusters=knl
#SBATCH --partition=knl
#SBATCH --nodes=2
#SBATCH --ntasks-per-node=68
#SBATCH --exclusive

module load lammps/201812/lmp_intelknl_intelmpi

export OMP_NUM_THREADS=4
export I_MPI_PIN_DOMAIN=core
export I_MPI_FABRICS=shm:ofi
export I_MPI_OFI_PROVIDER=psm2

srun -n $SLURM_NTASKS numactl -p 1 lmp_intelknl_intelmpi -in in.file -sf intel -pk intel 0 omp $OMP_NUM_THREADS

运行 GPU 版本 Lammps

GPU 单节点运行作业脚本示例，使用 4 块 GPU

#!/bin/bash

#SBATCH --account=supervisor
#SBATCH --partition=gpu
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=4
#SBATCH --gres=gpu:4

module load lammps/201812/lmp_cuda_openmpi

srun -n $SLURM_NTASKS lmp_cuda_openmpi -in in.file -sf kk -k on g 4