纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（21）.并行计算与性能优化
并行计算与性能优化
在纳米尺度仿真中，计算资源的需求往往非常庞大。为了提高计算效率和缩短计算时间，并行计算和性能优化成为不可或缺的技术手段。Quantum Espresso 作为一个开源的量子力学仿真软件，提供了多种并行计算的机制和性能优化的方法。本节将详细介绍如何在 Quantum Espresso 中实现并行计算和性能优化，以提升仿真任务的效率。
并行计算的基本概念
并行计算是指同时使用多个计算资源（如多核处理器、多台计算机）来执行计算任务，以提高计算速度和处理能力。并行计算可以分为以下几种类型：
-
共享内存并行计算：多个计算线程共享同一块内存，适用于多核处理器。
-
分布式内存并行计算：多个计算节点通过网络连接，每个节点拥有独立的内存，适用于集群计算。
Quantum Espresso 支持这两种并行计算模式，通过 MPI（Message Passing Interface）和 OpenMP（Open Multi-Processing）来实现。
MPI 并行计算
MPI 是一种用于分布式内存并行计算的标准接口。Quantum Espresso 通过 MPI 来实现多个计算节点之间的通信和任务分配。以下是一些基本的 MPI 并行计算概念：
-
通信域（Communicator）：定义了参与通信的进程集合。默认的通信域是
MPI_COMM_WORLD。 -
进程（Process）：每个 MPI 进程是一个独立的计算单元，可以运行在不同的计算节点上。
-
rank：每个进程在通信域中的唯一标识。
-
size：通信域中进程的总数。
OpenMP 并行计算
OpenMP 是一种用于共享内存并行计算的编程模型。Quantum Espresso 通过 OpenMP 来实现多核处理器上的并行计算。以下是一些基本的 OpenMP 并行计算概念：
-
线程（Thread）：每个 OpenMP 线程是一个独立的执行流，共享同一块内存。
-
线程数（Number of Threads）：通过环境变量
OMP_NUM_THREADS来设置每个进程中的线程数。 -
并行区域（Parallel Region）：通过
#pragma omp parallel指令来定义并行计算的区域。
Quantum Espresso 中的并行计算实现
Quantum Espresso 提供了多种并行计算的实现方式，以下是一些常见的并行计算设置：
MPI 并行设置
在 Quantum Espresso 中，MPI 并行计算可以通过以下步骤设置：
-
编译配置：确保 Quantum Espresso 编译时启用了 MPI 支持。
-
运行脚本：编写运行脚本，使用 MPI 命令来启动计算。
编译配置
在编译 Quantum Espresso 时，需要确保使用了 MPI 编译器。以下是一个示例编译脚本：
# 编译 Quantum Espresso 时启用 MPI 支持
mpif90 -I$MPI_HOME/include -L$MPI_HOME/lib -o pw.x pw.f90 -lmpi
运行脚本
编写一个 MPI 运行脚本，使用 mpirun 或 mpiexec 命令来启动计算。以下是一个示例脚本：
#!/bin/bash
# 设置 MPI 进程数
export NPROC=4
# 设置输入文件和输出文件
INPUT_FILE="input.in"
OUTPUT_FILE="output.out"
# 使用 mpirun 启动 Quantum Espresso 计算
mpirun -np $NPROC pw.x < $INPUT_FILE > $OUTPUT_FILE
OpenMP 并行设置
在 Quantum Espresso 中，OpenMP 并行计算可以通过以下步骤设置：
-
编译配置：确保 Quantum Espresso 编译时启用了 OpenMP 支持。
-
运行脚本：设置环境变量
OMP_NUM_THREADS来指定线程数。
编译配置
在编译 Quantum Espresso 时，需要确保使用了 OpenMP 编译器。以下是一个示例编译脚本：
# 编译 Quantum Espresso 时启用 OpenMP 支持
mpif90 -fopenmp -I$MPI_HOME/include -L$MPI_HOME/lib -o pw.x pw.f90 -lmpi
运行脚本
设置环境变量 OMP_NUM_THREADS 来指定每个 MPI 进程中的线程数。以下是一个示例脚本：
#!/bin/bash
# 设置 MPI 进程数
export NPROC=4
# 设置每个 MPI 进程中的线程数
export OMP_NUM_THREADS=8
# 设置输入文件和输出文件
INPUT_FILE="input.in"
OUTPUT_FILE="output.out"
# 使用 mpirun 启动 Quantum Espresso 计算
mpirun -np $NPROC --bind-to socket pw.x < $INPUT_FILE > $OUTPUT_FILE
混合并行计算
混合并行计算结合了 MPI 和 OpenMP 的优势，适用于大规模集群计算。以下是一个混合并行计算的例子：
编译配置
在编译 Quantum Espresso 时，同时启用 MPI 和 OpenMP 支持。以下是一个示例编译脚本：
# 编译 Quantum Espresso 时同时启用 MPI 和 OpenMP 支持
mpif90 -fopenmp -I$MPI_HOME/include -L$MPI_HOME/lib -o pw.x pw.f90 -lmpi
运行脚本
设置 MPI 进程数和每个进程中的线程数。以下是一个示例脚本：
#!/bin/bash
# 设置 MPI 进程数
export NPROC=4
# 设置每个 MPI 进程中的线程数
export OMP_NUM_THREADS=8
# 设置输入文件和输出文件
INPUT_FILE="input.in"
OUTPUT_FILE="output.out"
# 使用 mpirun 启动 Quantum Espresso 计算
mpirun -np $NPROC --bind-to socket --map-by socket:PE=$OMP_NUM_THREADS pw.x < $INPUT_FILE > $OUTPUT_FILE
输入文件示例
以下是一个简单的 Quantum Espresso 输入文件示例，用于计算 Si 晶体的电子结构：
&CONTROL
calculation = 'scf'
restart_mode = 'from_scratch'
outdir = './tmp/'
prefix = 'si'
tprnfor = .true.
tstress = .true.
pseudo_dir = './pseudo/'
/
&SYSTEM
ibrav = 2
celldm(1) = 10.28
nat = 2
ntyp = 1
ecutwfc = 60
ecutrho = 240
occupations = 'smearing'
smearing = 'gaussian'
degauss = 0.002
nspin = 1
/
&ELECTRONS
mixing_mode = 'plain'
mixing_beta = 0.7
diagonalization = 'david'
conv_thr = 1.0e-8
/
ATOMIC_SPECIES
Si 28.0855 Si.pbe-n-rrkjus_psl.1.0.0.UPF
ATOMIC_POSITIONS {alat}
Si 0.0 0.0 0.0
Si 0.25 0.25 0.25
K_POINTS {automatic}
4 4 4 0 0 0
输出文件示例
计算完成后，Quantum Espresso 会生成输出文件 output.out，其中包含计算结果和性能信息。以下是一个简单的输出文件示例：
...
total cpu time spent up to now is 10.554325 secs
...
total energy = -17.77046810 Ry
Harris-Foulkes estimate= -17.77046810 Ry
estimated scf accuracy= 0.000261 Ry
...
性能优化策略
性能优化是提高仿真计算效率的关键。以下是一些常见的性能优化策略：
1. 输入参数的优化
合理设置输入参数可以显著提高计算效率。以下是一些优化建议：
-
k 点网格：选择合适的 k 点网格，平衡计算精度和计算时间。
-
平面波截止能：选择合适的平面波截止能，平衡计算精度和计算时间。
-
SCF 收敛阈值：适当设置 SCF 收敛阈值，避免过早或过晚的收敛。
示例
以下是一个输入文件示例，展示了如何优化 k 点网格和平面波截止能：
&CONTROL
calculation = 'scf'
restart_mode = 'from_scratch'
outdir = './tmp/'
prefix = 'si'
tprnfor = .true.
tstress = .true.
pseudo_dir = './pseudo/'
/
&SYSTEM
ibrav = 2
celldm(1) = 10.28
nat = 2
ntyp = 1
ecutwfc = 80 ! 优化后的平面波截止能
ecutrho = 320 ! 优化后的平面波截止能
occupations = 'smearing'
smearing = 'gaussian'
degauss = 0.002
nspin = 1
/
&ELECTRONS
mixing_mode = 'plain'
mixing_beta = 0.7
diagonalization = 'david'
conv_thr = 1.0e-8
/
ATOMIC_SPECIES
Si 28.0855 Si.pbe-n-rrkjus_psl.1.0.0.UPF
ATOMIC_POSITIONS {alat}
Si 0.0 0.0 0.0
Si 0.25 0.25 0.25
K_POINTS {automatic}
8 8 8 0 0 0 ! 优化后的 k 点网格
2. 并行设置的优化
合理设置并行参数可以最大化计算资源的利用效率。以下是一些优化建议：
-
MPI 进程数：选择合适的 MPI 进程数，避免过多的进程导致通信开销过大。
-
OpenMP 线程数：选择合适的 OpenMP 线程数，避免过多的线程导致内存和缓存资源的竞争。
-
绑定策略：使用适当的绑定策略，如
--bind-to socket，以减少通信延迟和提高计算效率。
示例
以下是一个运行脚本示例，展示了如何优化 MPI 进程数和 OpenMP 线程数：
#!/bin/bash
# 设置 MPI 进程数
export NPROC=8
# 设置每个 MPI 进程中的线程数
export OMP_NUM_THREADS=4
# 设置输入文件和输出文件
INPUT_FILE="input.in"
OUTPUT_FILE="output.out"
# 使用 mpirun 启动 Quantum Espresso 计算
mpirun -np $NPROC --bind-to socket --map-by socket:PE=$OMP_NUM_THREADS pw.x < $INPUT_FILE > $OUTPUT_FILE
3. 硬件资源的优化
充分利用硬件资源可以显著提高计算性能。以下是一些优化建议：
-
多核处理器：利用多核处理器的并行计算能力，通过 OpenMP 设置适当的线程数。
-
GPU 加速：如果 Quantum Espresso 支持 GPU 加速，可以启用 GPU 来加速计算。
-
内存管理：合理管理内存使用，避免内存溢出和内存碎片。
示例
以下是一个运行脚本示例，展示了如何利用 GPU 加速：
#!/bin/bash
# 设置 MPI 进程数
export NPROC=4
# 设置每个 MPI 进程中的线程数
export OMP_NUM_THREADS=4
# 设置 GPU 数
export GPU_NUM=2
# 设置输入文件和输出文件
INPUT_FILE="input.in"
OUTPUT_FILE="output.out"
# 使用 mpirun 启动 Quantum Espresso 计算，并启用 GPU 加速
mpirun -np $NPROC --bind-to socket --map-by socket:PE=$OMP_NUM_THREADS -gpus_per_proc $GPU_NUM pw.x < $INPUT_FILE > $OUTPUT_FILE
4. 代码优化
优化代码可以提高计算效率。以下是一些优化建议：
-
循环优化：通过向量化和循环展开等技术优化循环计算。
-
内存访问优化：优化内存访问模式，减少缓存未命中和内存带宽的竞争。
-
并行区域的优化：合理划分并行区域，避免过度并行和并行开销。
示例
以下是一个 Fortran 代码示例，展示了如何通过循环展开优化性能：
! 优化前的代码
do i = 1, n
a(i) = b(i) + c(i)
end do
! 优化后的代码
do i = 1, n, 4
a(i) = b(i) + c(i)
a(i+1) = b(i+1) + c(i+1)
a(i+2) = b(i+2) + c(i+2)
a(i+3) = b(i+3) + c(i+3)
end do
性能分析工具
性能分析工具可以帮助我们了解计算任务的性能瓶颈，从而进行针对性的优化。以下是一些常用的性能分析工具：
-
gprof：GNU 的性能分析工具，适用于 Fortran 和 C 语言。
-
VTune：Intel 的性能分析工具，适用于多核和多线程环境。
-
MPI 通信分析工具：如 MPICH 的
mpiP，分析 MPI 通信的性能瓶颈。
gprof 示例
以下是如何使用 gprof 进行性能分析的步骤：
-
编译时启用性能分析：在编译时添加
-pg选项。 -
运行仿真：运行仿真任务，生成性能分析文件
gmon.out。 -
分析性能：使用
gprof命令分析性能。
编译脚本
# 编译时启用性能分析
mpif90 -pg -fopenmp -I$MPI_HOME/include -L$MPI_HOME/lib -o pw.x pw.f90 -lmpi
运行脚本
#!/bin/bash
# 设置 MPI 进程数
export NPROC=4
# 设置每个 MPI 进程中的线程数
export OMP_NUM_THREADS=4
# 设置输入文件和输出文件
INPUT_FILE="input.in"
OUTPUT_FILE="output.out"
# 使用 mpirun 启动 Quantum Espresso 计算
mpirun -np $NPROC --bind-to socket --map-by socket:PE=$OMP_NUM_THREADS pw.x < $INPUT_FILE > $OUTPUT_FILE
分析性能
# 使用 gprof 分析性能
gprof pw.x > gprof.out
VTune 示例
以下是如何使用 VTune 进行性能分析的步骤：
-
编译时启用性能分析：在编译时添加
-O3 -g -qopenmp选项。 -
运行仿真：使用 VTune 的
amplxe-cl命令运行仿真任务，生成性能分析报告。 -
分析性能：使用 VTune 的分析工具查看性能报告。
编译脚本
# 编译时启用性能分析
mpif90 -O3 -g -qopenmp -I$MPI_HOME/include -L$MPI_HOME/lib -o pw.x pw.f90 -lmpi
运行脚本
#!/bin/bash
# 设置 MPI 进程数
export NPROC=4
# 设置每个 MPI 进程中的线程数
export OMP_NUM_THREADS=4
# 设置输入文件和输出文件
INPUT_FILE="input.in"
OUTPUT_FILE="output.out"
# 使用 VTune 的 amplxe-cl 命令运行 Quantum Espresso 计算
amplxe-cl -collect hotspots -r vtune_report -- mpirun -np $NPROC --bind-to socket --map-by socket:PE=$OMP_NUM_THREADS pw.x < $INPUT_FILE > $OUTPUT_FILE
分析性能
# 使用 VTune 的分析工具查看性能报告
amplxe-cl -report summary -r vtune_report
总结
通过合理设置并行计算参数和优化输入参数，可以显著提高 Quantum Espresso 的计算效率。同时，利用性能分析工具进行性能瓶颈的分析和优化，可以进一步提升计算性能。希望本节的内容对您在纳米尺度仿真软件的二次开发中有所帮助。