一、环境

1.Ubuntu 20.04.1 LTS

2.gcc-8.4.0

3.cmake-3.16.3

4.系统带python3.8.5

5.GeForce RTX 3090*8

6.Driver Version: 455.32.00

7.CUDA Version: 11.1

8.其他依赖安装 

apt -y update
apt -y install tcsh make
apt -y install  gcc gfortran 
apt -y install  flex bison patch 
apt -y install  bc xorg-dev libbz2-dev wget
AmberTools可以通过conda直接安装 
conda install ambertools -c conda-forge

二、 Amber20安装[手册方法]

1.下载

Amber20.tar.bz2 AmberTools20.tar.bz2

2.解压

tar jxvf Amber20.tar.bz2
tar jxvf AmberTools20.tar.bz2
解压到文件夹amber20_src

3.进入文件夹

cd amber20_src

4.进入编译文件夹

cd build

5.安装

amber20将安装于与amber20_src同一目录下，或在run_cmake修改

串行版本

./run_cmake
第一次执行后可能提示没有miniconda，再执行一次以上命令即会自动下载 
make -j 20
make install

环境变量添加

soft=/home/name/soft
test -f /$soft/amber20/amber.sh  && source /$soft/amber20/amber.sh

并行版

下载openmpi4.0.0并解压到amber20_src/AmberTools/src 
wget https://download.open-mpi.org/release/open-mpi/v4.0/openmpi-4.0.0.tar.bz2
tar jxvf openmpi-4.0.0.tar.bz2 -C path/to/amber20_src/AmberTools/src
cd path/to/amber20_src/AmberTools/src
./configure_openmpi gnu
修改run_cmake内 
-DMPI=FALSE
为 
-DMPI=TRUE
./run_cmake
make -j 20
make install

GPU版本

修改run_cmake内 
-DCUDA=FLASE
为 
-DCUDA=TRUE
./run_cmake
make -j 20
make install
GPU版本会产生pmemd.cuda，混合精度浮点版本pmemd.cuda_SPFP与支持双精度浮点版本pmemd.cuda_DPFP

GPU并行版本

修改run_cmake内 
-DMPI=FALSE
-DCUDA=FLASE
为 
-DMPI=TRUE
-DCUDA=TRUE
./run_cmake
make -j 20
make install
GPU并行版本会产生并行版本pmemd.cuda_SPFP.MPI与pmemd.cuda_DPFP.MPI,其中pmemd.cuda_SPFP.MPI即为之前版本的pmemd.cuda.MPI

NCCL多GPU通讯

安装对应cuda版本的nccl后添加 
 -DNCCL=TRUE \
到run_cmake的43行之后再编译安装cuda并行版本即可

三、Amber20安装[官方网页方法]

http://ambermd.org/pmwiki/pmwiki.php/Main/CMake 在无root权限的服务器先安装了gcc-8.4.0与cmake3.20 
cmake /path/amber20_src/ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/path/amber20 -DCOMPILER=GNU -DMPI=TRUE  -DCUDA=TRUE
按手册的方法在显示成功但pdb4amber无法使用，使用该方法则没有问题