1.软件部署第三弹-Lammps在linux系统部署安装
2.oneDNN 如何运行在 Nvidia GPU 上
3.实战教学：用Semantic Kernel框架集成腾讯混元大模型应用
4.vasp.5.4.4.pl2+wannier90.2.1.0编译
5.VASP 5.4.4编译与安装
6.Visual Studio中调试和编译FDS

软件部署第三弹-Lammps在linux系统部署安装

       LAMMPS，源码即大型原子/分子大规模并行模拟器，源码是源码由美国Sandia国家实验室开发的一款经典分子动力学代码。它主要用于模拟气体、源码液体和固体状态下粒子的源码集合行为，能够处理全原子、源码琳晨指标源码聚合物、源码生物、源码金属、源码粒状和粗粒化体系。源码

       本次文章旨在提供高效可用的源码安装部署方法，对使用Linux系统以及刚接触科学计算类软件的源码用户十分友好。LAMMPS是源码目前用于分子动力学模拟的常用软件之一，网上安装教程质量参差不齐。源码获取LAMMPS时，源码访问官网lammps.org。下载页面提供了历史版本，可通过github.com/lammps/lammp...获取。为了更加灵活地构建或扩展LAMMPS，建议下载源码，从源代码级别重新构建。

       安装部署Intel oneAPI，具体可参考blog.csdn.net/u...。加载编译依赖环境后，解压安装。在该路径下有常用各类编译器配置的makefile文件，本次以intel+intelmpi为例。编译配置参考。

       针对非intel平台优化和注意事项，修改Makefile.mpi内容：去掉-xHost -qopt-zmm-usage=high，添加-march=haswell。爵床科代源码-xHOST是Intel 编译器针对Intel处理器增加的编译优化选项，Intel 编译器内没有集成AMD处理器微架构相关信息。但AMD处理器所包含X扩展指令集特性与Intel Haswell架构处理器类似，因此可参考AMD手册选取适合参数来帮助Intel编译器识别AMD处理器上的指令集特性。

       可选模块安装，例如electrode需要在lmmps/lib/electrode/下执行。生成对应的Makefile.lammps文件和对应的库文件libelectrode.a。VORONOI安装需要额外安装voro++-0.4.6，下载解压到lammps/lib/voronoi。修改lammps-xx/lib/voronoi/Makefile.lammps，在src目录下生成所需的可执行文件。可以查看已安装配置信息和已安装模块。

       LAMMPS软件测试，解压目录下加载lammps环境。LAMMPS使用MKL库完成其中的数学运算，但该库会通过内部函数检测是否为Intel处理器，在Intel处理器上MKL库的加速效果更好。在AMD平台可以加载libisintel.so，把AMD识别成Intel,以更好发挥MKL数学库的计算能力。libisintel.so库具体可参考上期文章。命令行运行，查看运行结果示例，timesteps/s值为性能参数，值越大性能越好。参考引用。

oneDNN 如何运行在 Nvidia GPU 上

       在探索如何利用oneDNN库在Nvidia GPU上进行深度神经网络运算时，需要首先了解其工作原理以及实现步骤。Nvidia GPU与Intel oneAPI的oneDNN库之间紧密协作，实现高效并行计算。以下步骤指导如何将oneDNN集成至Nvidia GPU系统中。深度网站源码分享

       首先，确保安装最新版本的Nvidia驱动，比如T4驱动..与CUDA .2，或V驱动..与CUDA .4。驱动兼容性是确保GPU性能发挥的关键。

       其次，构建CUDA设备编译器，参考官方文档完成编译工具链的搭建。这一过程确保了与Nvidia GPU的兼容性。

       接下来，针对CUDA设备构建OneDNN库，通常需要配套的cudnn库支持。这一步骤旨在优化深度学习模型的性能。

       验证oneDNN提供的矩阵乘积示例在Nvidia GPU上的执行情况，确保库的正确集成与运行。

       进一步，通过DPC++/SYCL编写并验证矩阵乘积示例，展示其跨平台特性，不仅适用于Intel GPU，也能在Nvidia、AMD等不同GPU架构上运行。

       深入分析oneDNN与cudnn的集成。oneDNN通过提供封装后的cudnn实现，简化了GPU计算流程。从源代码中可见，DPC++仅对cudnn进行了封装，未在性能层面提供显著提升。

       DPC++与SYCL作为跨平台的异构计算框架，能够高效运行于多种GPU架构，如Nvidia GPU。群控源码github它们通过引入扩展C++功能，支持多种架构，简化了代码移植与维护。

       在DPC++编译器中，代码被分为主机与设备部分，分别由主机编译器与设备编译器处理。设备编译器后端生成的机器码，如Nvidia NVCC中的PTX或Intel GPU中的SPIR-V，是GPU执行的基础。

       综合来看，通过遵循上述步骤与分析，用户能够成功在Nvidia GPU上部署oneDNN，实现高效且跨平台的深度神经网络运算。

实战教学：用Semantic Kernel框架集成腾讯混元大模型应用

       实战教学：利用Semantic Kernel框架集成腾讯混元大模型

       当开发者希望将Semantic Kernel与国内的大模型如腾讯混元对接时，如何操作？本文将带你通过oneAPI实现这一目标。智用人工智能应用研究院的CTO张善友将亲授实战教程。

       张善友，以云原生开发为专长，他借助Semantic Kernel的SDK，能够将大型语言模型与传统编程语言无缝融合。SK支持C#、Python和Java，其中C#版本已发布1.0，提供模板和链接、深度集成等特性，让应用程序更加智能。

       在集成过程中，首先了解腾讯混元大模型的强大功能，如强大的中文处理和逻辑推理。接下来，海豚调度源码解读通过one-API的开源项目，将SK与OpenAI connector结合，以支持腾讯混元。只需简单部署docker镜像，配置OpenAI连接器，即可实现模型访问。

       在配置One-API系统时，需要添加渠道，选择腾讯混元模型，提供API密钥，并创建令牌。终端使用时，只需将OpenAI的API Key替换为自定义的令牌。注意，不同用户组支持多个模型，可指定特定渠道处理请求。

       通过自定义HttpClient，将OpenAI Endpoint指向oneAPI，整合到C#项目中，创建内核并配置日志和模型支持。最终，通过SK的流式传输，实现实时聊天应用与大模型的交互。

       综上所述，Semantic Kernel为国内大模型的集成提供了有力工具，无论是在桌面还是服务器开发中，都为人工智能的集成开辟了新路径。同时，确保数据隐私合规是至关重要的。在「腾讯云TVP」公众号回复「大模型」，获取完整源代码实例。

vasp.5.4.4.pl2+wannier.2.1.0编译

       初学者对vasp.5.4.4.pl2+wannier.2.1.0的编译过程可能会感到有些复杂，但实际操作起来并不困难。下面是一个详细的指导过程，旨在帮助初学者顺利完成编译。

       准备阶段：

       1. 确保您已经下载并安装了vasp.5.4.4.pl2和wannier.2.1.0软件。同时，安装intel oneAPI编译器也是必要的。

       操作步骤：

       2. 打开终端，切换到vasp源码所在的目录。确保目录结构正确，vasp和wannier的源码都在各自的目录下。

       3. 下载肖承诚博士提供的接口文件VASP2WAN_v2_fix和mlwf.patch。下载链接如下：github.com/Chengcheng-X... 或者使用wwm.lanzouq.com/iOWNw...。将mlwf.patch文件拷贝到vasp.5.4.4.pl2的根目录。

       4. 更新并编译vasp源码。确保所有依赖包已经正确安装，然后运行“make”命令。这将编译并生成可执行文件。

       5. 执行编译好的vasp程序。在编译完成后，通过运行make all命令，可确保所有相关的程序和库都已成功构建。

       注意：此教程适用于vasp.5.4.4.pl2+wannier.2.1.0的编译。如需使用vasp.6.3.x + wannier-3.1.0版本，可参考相关文档或链接进行操作。

       在完成上述步骤后，您将成功编译并运行vasp程序。如有任何问题或错误提示，请及时调整和修正，确保编译过程顺利进行。

VASP 5.4.4编译与安装

       本文提供如何在Linux Debian系统上安装和编译VASP 5.4.4的指南，同时介绍如何使用免费的Intel® oneAPI Base Toolkit与Intel® oneAPI HPC Toolkit替代付费的Intel Parallel Studio XE。以下为详细步骤：

       一、安装Intel的编译器与库

       首先，使用免费的Intel® oneAPI Base Toolkit与Intel® oneAPI HPC Toolkit安装所需的依赖库和编译器。推荐使用这两个工具以获取免费且易于更新的软件资源。注意，下载链接和哈希验证需确保文件完整与可执行。执行验证命令后，修改下载文件权限并按照指引完成安装。安装完成后，确认安装目录结构正确，并通过setvars.sh文件加载环境变量至.bashrc中，以实现每次终端启动时环境自动加载。

       二、编译环境配置

       安装完毕后，配置环境变量。首先运行setvars.sh文件以加载环境变量。若未出现此文件，可选择手动添加路径至.bashrc文件中。接下来，编译libfftw3xf_intel.a文件，确保编译路径正确且文件生成。

       三、编译VASP

       开始编译VASP前，确保系统中已安装rsync命令。解压VASP 5.4.4源码包后，根据个人路径修改makefile.include文件。根据官方教程配置MKLROOT路径，检查是否正确，若不正确，手动添加至.bashrc文件。在文件中进行特定的配置修改，如添加编译对象、编译参数、链接库等。编译完成后，VASP可执行文件将被生成。

       四、将VASP添加至系统路径

       将生成的可执行文件添加至系统路径，推荐将文件放入/usr/bin目录下。在该目录下创建vasp文件夹，并将可执行文件复制至其中。同时，将路径添加至.bashrc文件以确保每次终端启动时自动加载。通过特定命令检查MKL与VASP是否成功链接。

       五、测试VASP

       使用提供的测试文件（包括INCAR、KPOINTS、POSCAR、POTCAR）测试VASP，确保系统能够正确执行计算，并生成所需的输出文件。检查OUTCAR文件以验证计算结果。

       六、解决常见问题与注意事项

       在编译过程中，注意Intel编译器与库版本的兼容性，避免使用过时的工具。配置环境变量时，可能会遇到缺少setvars.sh文件的情况，可选择重新安装或手动添加路径。安装rsync命令避免潜在的配置问题。在makefile.include文件中，正确配置INC参数以解决可能的编译错误。

       总结，遵循以上步骤并注意细节，您将能够成功安装、编译并运行VASP 5.4.4。如有疑问，可通过在线搜索获取更多帮助。

Visual Studio中调试和编译FDS

       在Visual Studio中，虽然VS Code也支持调试，但其配置过程较为复杂。相比之下，VS作为商业软件，提供了更为直观的用户界面。FDS的编译和调试工作主要依赖于xxx.sln（解决方案文件）和xxx.vfproj（Fortran项目文件）的配置。根据知乎用户@lhyyy的建议，我们可以进行简便的配置优化。

       首先，为了构建环境，你需要配置Visual Studio加上Intel的OneAPI。从GitHub克隆项目后，你需要在Build文件夹下创建名为VSBuild的新文件夹。在这个文件夹里，创建FDS.sln和FDS.vfproj两个文件，并在文本编辑器中输入相应的配置信息。

       打开FDS.sln和FDS.vfproj文件，进行必要的设置后保存。双击sln文件或通过VS打开它，会看到项目属性的调试选项，按照指示进行修改。

       编译阶段，只需在VS中点击“生成”并选择“生成解决方案”，如果遇到Fortran环境问题，可能需要调整FDS.vfproj中的路径，或者参考相关链接。编译成功后，由于脚本问题，可能无法获取版本信息，需要通过Python或批处理脚本来解决，可能需要对源码进行微调。

       FDS有四种编译配置：x平台下的Debug和Release模式，以及O1、O2、O3不同程度的优化，初学者可以参考这些信息来了解。

       对于调试，可以在VSBuild文件夹下创建一个testcase文件夹，编写test.fds输入卡，然后选择Debug模式，点击启动即可进行调试。如果你在开发过程中有任何问题，欢迎加入FDS开发与应用的QQ群（）进行讨论。