參考
Lammps實現GPU加速，博客界面很好看。
顯卡驅動安裝（本文默認爲英偉達）
- 檢查自己的驅動是否安裝成功
nvidia-smi
如果安裝成功會有如下輸出：
如果未安裝會有如下結果：
nvidia-smi command not found
- 安裝驅動
ubuntu-drivers devices # 查詢所有ubuntu推薦的驅動
sudo ubuntu-drivers autoinstall
禁用nouveau driver
nouveau開源驅動，性能很差，基本都禁用它，之前安裝Ubuntu系統時，引導文件裏就進行了禁用：
sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist.conf
最後添加：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
保存退出後，終端輸入：
sudo update-initramfs -u
sudo reboot
reboot之後輸入：
lsmod | grep nouveau
無輸出代表禁用成功
CUDA Toolkit 安裝
上NVIDIA官網進行下載：CUDA Toolkit 10.2 Download，安裝流程很詳細，但是網速很感人，建議大家翻牆…
安裝完cuda之後添加環境變量：
vi .bashrc
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.2/bin
之後輸入：nvcc -V，就會以下信息：
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
進入gpu目錄，修改Makefile.linux
cd lammps-3Mar20/lib/gpu
vim Makefile.linux
修改以下信息，符合自己的機子和計算要求即可：
CUDA_HOME = /usr/local/cuda-10.2 #注意版本
# Turing hardware
CUDA_ARCH = -arch=sm_75
CUDA_PRECISION = -D_SINGLE_DOUBLE #我選的計算過程中的精度
hardware參數可以見維基的介紹CUDA，我的gtx 1660ti對應的Micro-architecture和Compute capability (version)分別爲Turing，7.5，所以應該選擇sm_75。
之後進行make：
make -f Makefile.linux
如果之後更改Makefile.linux 中的內容之後需要重新編譯需要先 make clean 一下：
make -f Makefile.linux clean
Lammps GPU package
cd lammps-3Mar20/src
make package-status #查閱自己的package安裝信息
make yes-gpu #添加gpu包
make mpi #編譯mpi
如果編譯過mpi文件，則可以先clean一波：make clean-all，如果還是有問題，可以考慮萬能的sudo
測試
官網的例子，還是shear：
cd lammps/lammps-3Mar20/examples/shear
12線程無CPU：
mpirun -np 12 lmp_mpi < in.shear
12線程1CPU：
mpirun -np 12 lmp_mpi -sf gpu -pk gpu 1 -in in.friction
由於是小體系的example，GPU加速效果不是很明顯，甚至慢很多，但是跑自己的程序，原子數目一多，GPU加速特別明顯！！！！！！！！！！！！大概是五倍以上的速度！！！！
一萬多原子，4000步摩擦，12線程無GPU花了3:28s，12線程1GPU只花了37s，真的太香了。
每10秒輸出一次顯卡狀態：
watch -n 10 nvidia-smi
