AMBER

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Introduction

Amber désigne un ensemble d'applications pour effectuer des simulations de dynamique moléculaire, particulièrement avec les biomolécules. Chacune des applications porte un nom différent, mais l'ensemble fonctionne plutôt bien et constitue un outil puissant pour effectuer plusieurs calculs usuels.

AmberTools et Amber

Les modules pour AmberTools et pour Amber sont disponibles sur nos grappes.

  • Le module ambertools pour AmberTools offre des outils pour préparer et analyser les simulations. L'application sander est utilisée pour les simulations de dynamique moléculaire. Tous ces outils sont gratuits et open source.
  • Le module amber pour Amber contient tout ce qui est offert par ambertools, mais ajoute pmemd, une application plus avancée pour les simulations de dynamique moléculaire.

Pour la liste des versions installées et de leurs modules dépendants, lancez la commande module spider ou consultez la page Logiciels disponibles.

Charger les modules

Version avec CPU avec GPU (CUDA) Notes
ambertools/21 StdEnv/2020 gcc/9.3.0 openmpi/4.0.3 scipy-stack ambertools/21 StdEnv/2020 gcc/9.3.0 cuda/11.4 openmpi/4.0.3 scipy-stack ambertools/21 GCC, FlexiBLAS & FFTW
amber/20.12-20.15 StdEnv/2020 gcc/9.3.0 openmpi/4.0.3 amber/20.12-20.15 StdEnv/2020 gcc/9.3.0 cuda/11.4 openmpi/4.0.3 amber/20.12-20.15 GCC, FlexiBLAS & FFTW
amber/20.9-20.15 StdEnv/2020 gcc/9.3.0 openmpi/4.0.3 amber/20.9-20.15 StdEnv/2020 gcc/9.3.0 cuda/11.0 openmpi/4.0.3 amber/20.9-20.15 GCC, MKL & FFTW
amber/18.14-18.17 StdEnv/2020 gcc/9.3.0 openmpi/4.0.3 amber/18.14-18.17 StdEnv/2020 gcc/8.4.0 cuda/10.2 openmpi/4.0.3 GCC, MKL
Version avec CPU avec GPU (CUDA) Notes
amber/18 StdEnv/2016 gcc/5.4.0 openmpi/2.1.1 scipy-stack/2019a amber/18 StdEnv/2016 gcc/5.4.0 openmpi/2.1.1 cuda/9.0.176 scipy-stack/2019a amber/18 GCC, MKL
amber/18.10-18.11 StdEnv/2016 gcc/5.4.0 openmpi/2.1.1 scipy-stack/2019a amber/18.10-18.11 StdEnv/2016 gcc/5.4.0 openmpi/2.1.1 cuda/9.0.176 scipy-stack/2019a amber/18.10-18.11 GCC, MKL
amber/18.10-18.11 StdEnv/2016 gcc/7.3.0 openmpi/3.1.2 scipy-stack/2019a amber/18.10-18.11 StdEnv/2016 gcc/7.3.0 cuda/9.2.148 openmpi/3.1.2 scipy-stack/2019a amber/18.10-18.11 GCC, MKL
amber/16 StdEnv/2016.4 amber/16 Disponible uniquement sur Graham. Certaines fonctionnalités Python ne sont pas prises en charge.

Utilisation

AmberTools 21

Le module AmberTools 21 est présentement disponible sur toutes les grappes et offre sander, sander.LES, sander.LES.MPI, sander.MPI, sander.OMP, sander.quick.cuda, et sander.quick.cuda.MPI. Après avoir chargé le module, configurez les variables d'environnement avec

source $EBROOTAMBERTOOLS/amber.sh

Amber 20

Amber20 est présentement disponible sur toutes les grappes. Il y a deux modules, soit 20.9-20.15 et 20.12-20.15.

  • 20.9-20.15 utilise MKL et cuda/11.0; notez que les bibliothèques MKL ne fonctionnent pas bien avec des AMD et des CPU.
  • 20.12-20.15 utilise FlexiBLAS et cuda/11.4; FlexiBLAS détecte le type de CPU et utilise des bibliothèques optimisées pour le matériel. De plus, CUDA/11.4 est requis pour effectuer des simulations sur les GPU A100 (installés sur Narval).

Les modules pour utilisation avec CPU offrent les applications disponibles avec AmberTools/20 plus pmemd (séquentiel) et pmemd.MPI (parallèle). Les modules pour utilisation avec ajoutent pmemd.cuda (un seul GPU) et pmemd.cuda.MPI (plusieurs GPU).

Known issues

1. Le module amber/20.12-20.15 n'offre pas l'exécutable MMPBSA.py.MPI.

2. MMPBSA.py des modules amber/18-10-18.11 et amber/18.14-18.17 ne peut pas effectuer les calculs PB; utilisez plutôt les modules amber/20 plus récents.

Exemples de soumission de tâches

Avec un seul GPU

Pour les simulations avec un GPU sur Narval, utilisez amber/20.12-20.15. Les modules compilés avec une version CUDA < 11.4 ne fonctionnent pas sur un GPU A100.

File : pmemd_cuda.sh

#!/bin/bash
#SBATCH --cpus-per-task=1 
#SBATCH --gpus-per-node=1 
#SBATCH --mem-per-cpu=2000 
#SBATCH --time=10:0:0  
module purge
module load StdEnv/2020 gcc/9.3.0 cuda/11.4 openmpi/4.0.3 amber/20.12-20.15
pmemd.cuda -O -i input.in -p topol.parm7 -c coord.rst7 -o output.mdout -r restart.rst7


Tâche MPI parallèle avec CPU

Dans l'exemple suivant on demande 4 nœuds entiers sur Narval. Si vous omettez --nodes=4, SLURM décide du nombre de nœuds à utiliser, selon la disponibilité.

File : pmemd_MPI.sh

#!/bin/bash
#SBATCH --nodes=4
#SBATCH --ntasks=512 
#SBATCH --mem-per-cpu=2000
#SBATCH --time=1:0:0
module purge
module load StdEnv/2020 gcc/9.3.0 cuda/11.4 openmpi/4.0.3 amber/20.12-20.15
srun pmemd.MPI -O -i input.in -p topol.parm7 -c coord.rst7 -o output.mdout -r restart.rst7


Tâche QM/MM distribuée avec plusieurs GPU

Dans l'exemple suivant, huit GPU sont demandés.

File : pmemd_MPI.sh

#!/bin/bash
#SBATCH --ntasks=8 
#SBATCH --cpus-per-task=1 
#SBATCH --gpus-per-task=1
#SBATCH --mem-per-cpu=4000 
#SBATCH --time=1:00:00
module purge
module load StdEnv/2020 gcc/9.3.0 cuda/11.4 openmpi/4.0.3 ambertools/21 
source $EBROOTAMBERTOOLS/amber.sh 
srun sander.quick.cuda.MPI -O -i input.in -p topol.parm7 -c coord.rst7 -o output.mdout -r restart.rst7


Tâche MMPBSA parallèle

Dans l'exemple suivant, 32 processus MPI sont utilisés. La scalabilité de MMPBSA se fait de façon linéaire parce que chaque séquence de la trajectoire est traitée indépendamment.

File : pmemd_MPI.sh

#!/bin/bash
#SBATCH --ntasks=32 
#SBATCH --mem-per-cpu=4000 
#SBATCH --time=1:00:00
module purge
module load StdEnv/2020 gcc/9.3.0 openmpi/4.0.3 amber/20.9-20.15 scipy-stack
srun MMPBSA.py.MPI -O -i mmpbsa.in -o mmpbsa.dat -sp solvated_complex.parm7 -cp complex.parm7 -rp receptor.parm7 -lp ligand.parm7 -y trajectory.nc


Le script peut être modifié selon les besoins en ressources de calcul d'une tâche (consultez Exécuter des tâches).

Performance

Pour une estimation rapide du temps et des ressources requises par une simulation, consultez notre guide[1] ou suivez les liens ci-dessous.

Étalonnage de simulations avec PMEMD[2]

Étalonnage de simulations QM/MM avec SANDER.QUICK [3].