lmp_gpu: error while loading shared libraries: libcudart.so.10.1: cannot open shared object file: No such file or directory

 lmp_gpu改成lmp

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构建NEP与LAMMPS的接口，并且使用NEP势结合phonolammps画声子谱

 首先，我们根据https://github.com/brucefan1983/NEP_CPU这个教程安装好NEP_CPU，同时编译的时候需要make no-all ，然后再make yes.....soon 上面那一步比较简单，后面的安装才是折磨的开始，因为一开始使用nep势跑lammps优化挺成功，结果到了phonolammps扩胞就无法识别nep势了，我猜测是phonolammps接口接到dp的lmp去了，然后我重新安装了python，创建一个新的和完整lammps的接口，注意这里python安装3.6的，因为太新的集群的openssl版本太老用不了。用pip3安装phonolammps后，后面应该没啥大问题了，在八号节点上使用phonolammps会报错找不到libcuda.so.1，连接到七号节点就成功了
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将deepmd的数据集转换成GPUMD的数据集并训练（包含GPUMD的安装）

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  首先安装GPUMD需要自己装一个CUDA，这里我安装了CUDA11.5，同时安装过程中需要注意只安装toolkit就可以了，其他的不需要安装，注意在options修改安装路径，之后再GPUMD/src目录下修改makefile（主要修改sm-86就行），修改完直接make就能安装好。 首先在github找到 deep2nep.py的脚本，将dp的数据集按照例子要求存放，然后 python nep2xyz.py deepmd 完成将会得到train.in，但是训练需要将它分成训练集和测试机，这里我们需要用到樊老师的split_train.cpp脚本，输入命令g++ -std=c++11 -O3 split_train.cpp，会得到a.out文件，然后输入命令./a.out test_size（test_size需要自己设置），最后还需要使用nep2xyz.py脚本，分别将训练集和测试集转换一下，就可以训练nep了！
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ETlab集群安装lammps历程

 首先，我们要安装cuda11.5，如何安装在上一个博文提到过。 然后我们根据这里的教程https://blog.csdn.net/weixin_43205202/article/details/88261607 同时注意，需要全程链接到GPU节点上安装！ 同时自己安装好fftw，openmpi使用集群的mpi(关键) 编辑lammpsGPU模块，这一步很关键，修改CUDAhome，然后改成SM_86，安装好后用 ./nvc_get_devices测试是否成功。 然后后面就是make了，这个问题不大，很容易就能装好。
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