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编译构建: 添加异构 GPU/DCU 支持

SupraMD 对英伟达 GPU、AMD GPU 及 DCU 等硬件的支持是通过 HIP 实现的。
HIP 是 AMD 推动的用于在 NVIDIA GPUs、AMD GPU 和 DCU 等硬件上进行加速计算的编程模型，其 API 也十分接近 NVIDIA CUDA，并支持将 CUDA 代码转化为 HIP 代码。 目前，HIP 支持 NVIDIA CUDA 和 AMD ROCm 平台。 SupraMD 则是通过 HIP 来实现对多种加速硬件的计算支持。 具体有关 HIP 的安装和环境配置请参见相关文档。

构建前的准备​

除了构建 CPU 版本所需的环境和工具外，构建支持 GPU/DCU 的 SupraMD 还需要以下环境：

  1. HIP 请确保系统上安装了 HIP，且版本需要 3.5 及以上版本；并配置好了 HIP_PATH 环境变量（如：export HIP_PATH=/opt/compilers/rocm/4.2.0）。 此外，还需要检查并确保 hipcc 编译器在 PATH 环境变量中。如果是海光DCU环境，还需要确保安装了DTK环境（以及dcc编译器）。
  2. 如果您的硬件平台是英伟达的 GPU，请确保安装且正确配置了 CUDA 并配置了 CUDA_PATH 环境变量（如：export CUDA_PATH=/opt/tools/cuda/10.0）；
    如果硬件平台是 AMD GPU，请确保安装了 ROCm、ROCr 环境。
  3. 配置HIP_PLATFORM环境变量: NVIDIA GPU 需要设置为 HIP_PLATFORM=nvidia, AMD GPU 需设置为 HIP_PLATFORM=amd。 更多请参考相关文档

注意，本章的文档只支持 EAM 势函数的的 GPU 构建。如果需要让 mtp3（mlip-3）机器学习势函数在 GPU 上运行，请参考这里。

warning

目前版本的 SupraMD对GPU的支持，仅在 海光DCU 和AMG GPU上进行了验证。 目前，英伟达 GPU（CUDA环境）尚未进行验证（可以尝试用 --preset=cuda-hipcc 这个 CMake preset 进行编译，但可能编译会出错误）。

构建依赖包​

该步骤和 CPU 版本中构建依赖包的方式一样，直接使用 pkg install 命令即可完成包括 hip-potential 在内的依赖包的构建和安装，但是 fetch 步骤需要加上 hip 这个 features。

tip

如果 hip 环境不是安装在默认的 /opt/rocm 目录下，可以通过 HIP_PATH 环境变量来指定 hip 的安装路径。
如果目标平台是 CUDA，可以通过 CUDA_PATH 环境变量来指定自定义的 CUDA 安装路径，如 CUDA_PATH=/opt/tools/cuda/10.0。

安装依赖包的命令如下：

pkg clean --all
pkg fetch --features=hip
pkg install

构建支持 GPU/DCU 硬件的 SupraMD​

进入 supramd 目录，然后执行以下命令以构建支持 GPU/DCU 硬件的 SupraMD。

在海光 DCU 上，需要确保存在 DTK 环境且有 dcc 编译器，然后可按如下的步骤执行：

cmake --preset=dtk-dcc
cmake --build  --preset=dtk-dcc -j 8

编译完成后，可在 cmake-build-gpu/bin/ 下找到可执行文件 supramd。

简单运行​

运行需要指定 --acc-gpu 参数，才能使用 GPU 进行加速，否则程序将采用 CPU 进行计算。 例如：

../cmake-build-gpu/bin/supramd -c config.md.yaml --acc-gpu

如果，一个节点有多块 GPU，可以通过 -g 选项指定利用的GPU数量，如:

../cmake-build-gpu/bin/supramd -c config.md.yaml --acc-gpu -g 4 # 利用节点的4块 GPU。

更多命令可用 supramd --help 命令查看。