Hypre¶
简介¶
Hypre是运行在多核处理器上，借助目前性能较好的预处理矩阵(preconditioner)对于大型稀疏线性方程组使用迭代法求解的一个c语言库。 其目标是让用户可以借助于多核处理器的并行性能，并行存储矩阵不同范围的信息，并行地进行迭代法求解，从而达到事半功倍的效果。
可用的Hypre版本¶
版本 |
平台 |
构建方式 |
模块名 |
|---|---|---|---|
2.18.0 |
|
Spack |
hypre/2.18.0-gcc-11.2.0-openblas-openmpi |
2.20.0 |
|
Spack |
hypre/2.20.0-gcc-11.2.0-openblas-openmpi |
2.23.0 |
|
Spack |
hypre/2.23.0-gcc-11.2.0-openblas-openmpi |
其他版本 |
|
源码编译 |
用户家目录 |
Hypre使用说明¶
思源一号上的Hypre¶
从Github上下载相关文件并解压，然后进入example目录：
wget https://github.com/hypre-space/hypre/archive/refs/tags/v2.22.0.tar.gz
tar xzvpf v2.22.0.tar.gz
cd hypre-2.22.0/src/examples
在该目录下可看到如下文件(其中以ex为前缀的文件均为示例文件)：
CMakeLists.txt
docs
ex10.cxx
ex11.c
ex12.c
ex12f.f
ex13.c
ex14.c
ex15big.c
ex15.c
ex16.c
ex17.c
ex18.c
ex18comp.c
ex1.c
ex2.c
ex3.c
ex4.c
ex5big.c
ex5.c
ex5f.f
ex6.c
ex7.c
ex8.c
ex9.c
ex.h
Makefile
Makefile_gpu
vis
vis.c
在该目录下编写如下hypretest.slurm脚本文件(编译ex1.c文件并运行)：
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=hypretest
#SBATCH --partition=64c512g
#SBATCH --ntasks-per-node=2
#SBATCH -n 2
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
ulimit -s unlimited
ulimit -l unlimited
module load openmpi/4.1.1-gcc-11.2.0
module load hypre/2.23.0-gcc-11.2.0-openblas-openmpi
mpicc ex1.c -lHYPRE -lm -o ex1
mpirun -np 2 ./ex1
使用如下命令提交作业：
sbatch hypretest.slurm
作业完成后可在.out文件中得到如下结果：
<C*b,b>: 1.800000e+01
Iters ||r||_C conv.rate ||r||_C/||b||_C
----- ------------ --------- ------------
1 2.509980e+00 0.591608 5.916080e-01
2 9.888265e-01 0.393958 2.330686e-01
3 4.572262e-01 0.462393 1.077693e-01
4 1.706474e-01 0.373223 4.022197e-02
5 7.473022e-02 0.437922 1.761408e-02
6 3.402624e-02 0.455321 8.020061e-03
7 1.214929e-02 0.357057 2.863616e-03
8 3.533113e-03 0.290808 8.327628e-04
9 1.343893e-03 0.380371 3.167586e-04
10 2.968745e-04 0.220906 6.997400e-05
11 5.329671e-05 0.179526 1.256215e-05
12 7.308483e-06 0.137128 1.722626e-06
13 7.411552e-07 0.101410 1.746920e-07
pi2.0上的Hypre¶
此步骤和上文完全一样。
此步骤和上文完全一样。
在该目录下编写如下hypretest.slurm脚本文件(编译ex1.c文件并运行)：
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=hypretest
#SBATCH --partition=small
#SBATCH --ntasks-per-node=2
#SBATCH -n 2
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
ulimit -s unlimited
ulimit -l unlimited
module load openmpi/4.0.5-gcc-9.2.0
module load hypre/2.20.0-gcc-9.2.0-openblas-openmpi
mpicc ex1.c -lHYPRE -lm -o ex1
mpirun -np 2 ./ex1
使用如下命令提交作业：
sbatch hypretest.slurm
作业完成后可在.out文件中得到如下结果：
<C*b,b>: 1.800000e+01
Iters ||r||_C conv.rate ||r||_C/||b||_C
----- ------------ --------- ------------
1 2.509980e+00 0.591608 5.916080e-01
2 9.888265e-01 0.393958 2.330686e-01
3 4.572262e-01 0.462393 1.077693e-01
4 1.706474e-01 0.373223 4.022197e-02
5 7.473022e-02 0.437922 1.761408e-02
6 3.402624e-02 0.455321 8.020061e-03
7 1.214929e-02 0.357057 2.863616e-03
8 3.533113e-03 0.290808 8.327628e-04
9 1.343893e-03 0.380371 3.167586e-04
10 2.968745e-04 0.220906 6.997400e-05
11 5.329671e-05 0.179526 1.256215e-05
12 7.308483e-06 0.137128 1.722626e-06
13 7.411552e-07 0.101410 1.746920e-07
编译Hypre库¶
自行在X86平台上编译Hypre库¶
首先申请计算资源：
$ srun -p small -n 4 --pty /bin/bash
Hypre库的编译需要OpenMPI。请根据自己的需要选择合适的OpenMPI及GCC版本。这里我们选择加载CPU及GPU平台上全局部署的 openmpi/3.1.5-gcc-8.3.0：
$ module load openmpi/3.1.5-gcc-8.3.0
进入Hypre的github中clone源代码
$ git clone https://github.com/hypre-space/hypre.git
进入 hypre/src 文件夹并进行编译:
$ cd hypre/src
$ ./configure -prefix=/lustre/home/$YOUR_ACCOUNT/$YOUR_USERNAME/mylibs/hypre
$ make install -j 4
编译完成之后，在家目录下会出现一个 mylibs 文件夹，Hypre库的头文件以及库文件分别在这 mylibs/hypre/include 以及 mylibs/hypre/lib 中。
$ ls mylibs/hypre
include lib