软件

π 集群有许多预建的软件模块，并且数量还在不断增长。欢迎您告诉我们您研究领域中流行的软件。由于收费很少甚至为零，因此开源软件的安装优先级更高。

软件分类

原子分子软件

Name	Version	Platform
ABINIT	8.10.3
GROMACS	2020
LAMMPS	2020
NWChem	6.8.1
Quantum ESPRESSO	6.6
CP2k	6.1
SIESTA	4.0.1
VMD	1.9.4
OVITO	3.2.1
Paraview	0.4.1

工程计算软件

Name	Version	Platform
CESM	1.2
Nektar++	5.0.0
Octave	5.2.0
OpenFOAM	7, 1712, 1812, 1912
STAR	2.7.0
STAR-CCM+

AI 计算软件

Name	Version	Platform
PyTorch	1.6.0
TensorFlow	2.0.0
DeepVariant	10.0.130
Keras

生信计算软件

Name	Version	Platform
Bcftools	1.9.3
Bedtools2	2.27.1
Bismark	0.19.0
Bowtie	1.2.3
Bwa	0.7.17
Cdo	1.9.8
Cufflinks	2.2.1
DeepVariant	10.0.130
Fastqc	0.11.7
Gatk	3.8
Geant4	10.6.2
Gmap-gsnap	2019-5-12
Graphmap	0.3.0
Hisat2	2.1.0
Lumpy-sv	0.2.13
Megahit	1.1.4
Metis	5.1.0
MrBayes	3.2.7a
Ncbi-rmblastn	2.2.28
Picard	2.19.0
R	1.1.8, 3.6.2
Relion	3.0.8
Rna-seqc	1.1.8
Salmon	0.14.1
SAMtools	1.9
SOAPdenovo2	240
SRAtoolkit	2.9.6
StringTie	1.3.4d
STRique
TopHat	2.1.2
VarDictJava	1.5.1
VSEARCH	2.4.3

编译器和库

编译器

模块名字	描述	提供版本	默认版本
GNU Compiler	GNU编译器集合	5.5, 7.4, 8.3, 9.2, 9.3	9.3
Intel Compiler	Intel编译器套件	19.0.4, 19.0.5, 19.1.1	19.1.1
CUDA	NVIDIA CUDA SDK	9.0, 10.0, 10.1, 10.2	10.2
NVIDIA HPC SDK	NVIDIA HPC SDK	20.11	20.11
jdk	Java开发套件	12.0	12.0

MPI库

模块名字	描述	提供版本	默认版本
openmpi	OpenMPI	3.1.5	3.1.5
intel-mpi	Intel MPI	2019.4	2019.4

数学库

模块名字	描述	提供版本	默认版本	备注
intel-mkl	Intel数学核心函数库	19.3	19.3	包含FFTW，BLAS，LAPACK实现

软件使用

ENVIRONMENT MODULES可以帮助您在 π 集群上使用预构建的软件包。每个ENVIRONMENT MODULES都是可以实时应用和不应用的一组环境设置。用户可以编写自己的模块。

本文档将向您介绍ENVIRONMENT MODULES的基本用法以及 π 集群上可用的软件模块。

调用 module

命令	功能
module use [PATH]	将[PATH]下的文件添加到模块列表中
module avail	列出所有模块
module load [MODULE]	加载[MODULE]
module unload [MODULE]	卸载[MODULE]
module whatis [MODULE]	显示有关[MODULE]的基本信息
module info [MODULE]	显示有关[MODULE]的详细信息
module display [MODULE]	显示有关[MODULE]的信息
module help	输出帮助信息

module use [PATH]: 导入模块文件

module use将在[PATH]下导入所有可用的模块文件，这些文件可在模块命令中使用。最终，[PATH]被添加到MODULEPATH环境变量的开头。

module avail: 列出所有模块

----------------------------------------------------- /lustre/share/spack/modules/cascadelake/linux-centos7-x86_64 -----------------------------------------------------
bismark/0.19.0-intel-19.0.4                    intel/19.0.4-gcc-4.8.5                         openblas/0.3.6-intel-19.0.4
bowtie2/2.3.5-intel-19.0.4                     intel-mkl/2019.3.199-intel-19.0.4              openmpi/3.1.4-gcc-4.8.5
bwa/0.7.17-intel-19.0.4                        intel-mpi/2019.4.243-intel-19.0.4              openmpi/3.1.4-intel-19.0.4
cuda/10.0.130-gcc-4.8.5                        intel-parallel-studio/cluster.2018.4-intel-18.0.4 perl/5.26.2-gcc-4.8.5
cuda/10.0.130-intel-19.0.4                     intel-parallel-studio/cluster.2019.5-intel-19.0.5 perl/5.26.2-intel-19.0.4
cuda/9.0.176-intel-19.0.4                      jdk/11.0.2_9-intel-19.0.4                      perl/5.30.0-gcc-4.8.5
emacs/26.1-gcc-4.8.5                           miniconda2/4.6.14-gcc-4.8.5                    soapdenovo2/240-gcc-4.8.5
gcc/5.5.0-gcc-4.8.5                            miniconda2/4.6.14-intel-19.0.4                 stream/5.10-intel-19.0.4
gcc/8.3.0-gcc-4.8.5                            miniconda3/4.6.14-gcc-4.8.5                    tophat/2.1.2-intel-19.0.4
gcc/9.2.0-gcc-4.8.5                            miniconda3/4.6.14-intel-19.0.4
hisat2/2.1.0-intel-19.0.4                      ncbi-rmblastn/2.2.28-gcc-4.8.5

module load/unload/list: 完整的模块工作流程

可以一次加载或卸载多个模块。

$ mdoule load gcc openmpi
$ module unload gcc openmpi

您可以在工作中的任何时候检查加载的模块。

$ module list

MODULES智能选择与Slurm

在SLURM上，我们应用了以下规则来选取最合适的模块。

1. 编译器：如果加载了gcc或icc，请根据相应的编译器加载已编译的模块。或在必要时加载默认的编译器gcc。

2. MPI库：如果已加载其中一个库（openmpi，impi，mvapich2，mpich），加载针对相应MPI编译的模块。在必要的时候,默认MPI lib中的openmpi将被装载。

3. Module版本：每个模块均有默认版本，如果未指定版本号，则将加载该默认版本。

在SLURM上，以下子句与上面的子句具有相同的作用。

$ module load gcc/9.2.0-gcc-4.8.5 openmpi/3.1

或者，如果您喜欢最新的稳定版本，则可以忽略版本号。

$ module load gcc openmpi

参考资料

• Lmod: A New Environment Module System

• Environment Modules Project

• Modules Software Environment on NERSC

conda 安装软件

下面介绍使用 Conda 在个人目录中安装生物信息类应用软件。

用 Conda 安装软件的流程

0. 安装之前，先申请计算节点资源（登陆节点禁止大规模编译安装）

$ srun -p small -n 4 --pty /bin/bash

1. 加载 Miniconda3

$ module load miniconda3

2. 创建 conda 环境来安装所需 Python 包（可指定 Python 版本，也可以不指定）

$ conda create --name mypy

3. 激活 python 环境

$ source activate mypy

4. 通过 conda 安装软件包（有些软件也可以用 pip 安装。软件官网一般给出推荐，用 conda 还是 pip）

许多生信软件可以在 anaconda 的 bioconda package 里找到：

$ conda install -c bioconda openslide-python （以 openslide-python 为例）

conda 安装的软件详细列表见 生信软件安装

下面以 numpy 为例，展示 conda 安装方法：

srun -p small -n 4 --pty /bin/bash
module load miniconda3
conda create -n mypy
source activate mypy
conda install numpy

软件安装完毕。

下次调用 numpy，仅需使用如下语句：

module load miniconda3
source activate mypy

以下示例 slurm 提交作业：

slurm 脚本示例：申请 small 队列的 2 个核，通过 python 打印 hello world

#!/bin/bash
#SBATCH -J py_test
#SBATCH -p small
#SBATCH -n 2
#SBATCH --ntasks-per-node=2
#SBATCH -o %j.out
#SBATCH -e %j.err

module load miniconda3
source activate mypy

python -c "print('hello world')"

我们假定以上脚本内容被写到了 hello_python.slurm 中，使用 sbatch 指令提交作业

$ sbatch hello_python.slurm

具体软件页面

• abinit

• cesm

• cp2k

• cuda

• gnu

• gnuplot

• gromacs

• hpcsdk

• intel

• keras

• lammps

• mrbayes

• nektar

• nwchem

• openfoam

• ovito

• octave

• pytorch

• perl

• python

• quantum-espresso

• relion

• siesta

• star-ccm

• strique

• r

• tensorflow

• vmd