安装计算用ubuntu的步骤

1、安装ubuntu桌面版或者服务器版。配置IP地址、机器名、域名等。配置sudo用户帐号。
2、安装计算机硬件驱动,有可能需要ubuntu additional driver,如果遇到broadcom的网卡,还需要特殊处理。通常ubuntu已经为各种硬件做好了准备。
3、调整软件源。在我这里mirror.neu.edu.cn不错,也可以在图形环境下自动选择最快的。
4、自动安装openssh server, chromium或者chrome, p7zip-full, latex (texlive手动安装,否则ctex不能使用), office, filezilla, gnuplot, valgrind, grace, r ($ sudo apt-get install filezilla gnuplot valgrind grace p7zip-full r-base)。必要的话,复制字体文件到~/.fonts/目录下。latex在手动安装之后,需要修改路径,例如export PATH=/usr/local/texlive/2018/bin/x86_64-linux:$PATH或者修改.bashrc文件,或者/etc/enviroment文件。
5、自动安装gcc, g++, gfortran, cmake, build essential ($ sudo apt-get install cmake build-essential gfortran)。
6、手动安装openmpi, mpich (mpiexec)
7、手动安装intel MKL(intel MKL安装脚本相当自动,不需要重新编译,只需要运行sudo ./install.sh
8、手动安装anaconda,以及在anaconda 下面安装igraph, NetworkX
9、手动安装fftw, lapack (lapack+atlas+blas), petsc, slepc, networksX, igraph, xmds2, gsl

手动安装mpich:1)下载和解压mpich。2)进入mpich的解压后目录,mkdir Build,进入Build,configure (../configure --prefix=/opt/mpich --enable-shared 2>&1 | tee c.txt),make(make 2<&1 | tee m.txt),install (sudo make install 2>&1 | tee mi.txt)。3)检验mpiexec是否正确运行。有可能需要加入 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib。

手动安装hydra:跳过,暂时不用。mpich已经默认提供了这个任务管理器。

手动安装openmpi:1)下载和解压openmpi。2)进入openmpi的解压后目录,mkdir Build,进入Build,configure (../configure --prefix=/opt/openmpi ),make (make -j 12 all ), install (sudo make install )。3)检验mpiexec是否正确运行(例如运行, /opt/openmpi/bin/mpiexec -n 3 hostname)。

手动安装MKL(Intel数学核):下载、解压、进入目录,运行sudo ./install.sh,按照提示设置安装路径。使用的时候,要注意编译过程的链接方式(lib,include),可以参考Intel® Math Kernel Library Link Line Advisor

手动安装fftw:1)下载和解压fftw。2)进入fftw的解压后目录,configure (./configure --enable-mpi --prefix=/opt/fftw --enable-shared ),make (make), install (sudo make install )。

手动安装gsl:下载,解压,进入目录,configure (./configure --prefix=/opt/gsl) (默认路径可能与系统安装的冲突)。make(make all), install (sudo make install)。

手动安装atlas+lapack: 1)下载和解压atlas,下载lapack。2)进入atlas的解压后目录,mkdir Biuld,进入Build,../configure -b 64 -D c -DPentiumCPS=3400 –prefix=/opt/atlas –with-netlib-lapack-tarfile=/home/…/lapack-3.5.0.tgz –shared。3) make build, make check,make ptcheck,make time,sudo make install

在安装atlas的时候,可能需要关掉CPU节能模式。这个可以采用修改grub的形式,或者修改/etc/init.d/cpufrequtils 文件。

手动安装anaconda:下载anaconda安装文件Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh,运行安装文件./Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh,考虑到底是系统层面安装还是用户层面安装。系统层面则,考虑安装到/opt/anaconda3,并且设定相应的PATH或者允许anaconda在.bashrc文件里面添加一行代码。安装anaconda之后,需要修改一下软件仓库,例如用清华的TUNA,通过运行如下命令行:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

主语conda虚拟环境最好安装在每一个用户自己的目录下面,尽管anaconda本身是系统层面的安装。如果需要共享虚拟环境可以考虑用分享环境设置文件的方式。尤其是当用具有sudo权限的用户建立虚拟环境的时候,目录的权限有的时候会是一个问题。例如虚拟环境是sudo命令下安装的,但是运行(activate)的时候没有带sudo,就会遇到路径权限的问题。因此,最好每一个用户自己建立自己的虚拟环境。

手动安装igraph:0) 安装igraph依赖的libxml包sudo apt-get install libxml2-dev
1)C-igraph,下载和解压igraph。进入igraph的解压后目录, configure(./configure --prefix=/opt/igraph), make(make), install (sudo make install), 然后需要添加/opt/igraph/lib到LD_LIBRARY_PATH:export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/opt/igraph/lib。为了让系统,例如通过运行pkg-config --libs --cflags igraph,来知道igraph函数库如何链接到其他程序,需要把igraph.pc加入到 PKG_CONFIG_PATH(例如通过在.bashrc里面增加一行export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/opt/igraph/lib/pkgconfig
2)R-igraph,sudo R,然后在R内部运行install.packages(“igraph”)。
3)Python-igraph,交给pip来安装(pip install python-igraph,这个时候需要系统能够通过pkg-config找到igraph)或者手动安装:下载python-igraph,解压,进入目录,修改setup.py文件中igraph的路径(/opt/igraph/include, /opt/igraph/lib),python setup.py build,然后运行 sudo python setup.py install。

Python-igraph也可以单独安装在anaconda下面某一个虚拟环境中,例如igraphNetworkX:1)建立一个anaconda虚拟环境conda create -n igraphNetworkX;2)pip安装python-igraph(pip install python-igraph 3)在此之前,需要修改pip设置来用TUNA pip软件仓库(pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple)。

手动安装networkX:sudo pip install networkX或者在anaconda虚拟环境下安装networkX(source activate igraphNetworkX然后,pip install networkX)。

手动安装torque:下载,解压,进入目录,./configure, make, sudo make install (其中,可能需要安装libssl-dev包,自动安装这个包即可)。如果出现动态库的错误。需要建立一个/etc/ld.so.conf.d/torque.conf的文件,其内容为/usr/local/lib(torque库文件的位置),然后运行ldconfig。安装torque就完成了。下面是配置torque。

配置torque:(没搞定)

手动安装petsc:下载,解压,进入目录,设定参数 PETSC_ARCH(export PETSC_ARCH=real-mkl-debug),然后configure(./configure --with-blas-lapack-dir=/opt/intel/mkl/lib/intel64 --with-scalar-type=real --with-clanguage=c --with-fortran-kernels=1 --download-scalapack=scalapack.tgz --download-superlu=superlu_5.2.1.tar.gz --with-debugging=1 --with-fftw-dir=/opt/fftw --prefix=/opt/petsc/real-mkl-debug --with-mpi-dir=/opt/mpich
)。然后make(make all test或者按照configure结束以后的提示来做), 安装(sudo make install)。–with-debugging=1可以改成0,同时修改PETSC_ARCH=real-mkl-run和修改安装目录–prefix=/opt/petsc/real-mkl-run。类似的,把–with-scalar-type=real改成complex就可以安装用于复数矩阵的petsc。

手动安装slepc:下载,解压,进入目录,设定参数 export PETSC_DIR=/opt/petsc/complex-mkl-debug(petsc安装目录), unset PETSC_ARCH,然后configure(./configure --prefix=/opt/slepc/complex-mkl-debug,make (make all test或者按照configure结束以后的提示来做),安装(sudo make install)。注意,configure完成之后的每一步系统都会给出下一步的提示。随着版本的不同,上面的命令可能会失效,需要按照提示来操作。

手动安装petsc4py: export PETSC_DIR=/opt/petsc/complex-mkl-debug
export PETSC_ARCH=complex-mkl-debug
sudo pip install petsc4py

手动安装slepc4py: export SLEPC_DIR=/opt/slepc/complex-mkl-debug
export PETSC_DIR=/opt/petsc/complex-mkl-debug
export PETSC_ARCH=complex-mkl-debug
sudo pip install slepc4py

这两个软件包,建议由用户安装到用户目录(pip install --user petsc4py slpec4py)。例如jinshanw用户下的SciCalc虚拟环境中就安装了python-igraph, netowrkX, petsc4py, slepc4py,并且能够运行jupyter notebook来使用SageMath

手动安装sprng5:下载,解压,进入目录,./configure –prefix=/opt/sprng5 (默认路径可能与系统安装的冲突)。make all, sudo make install。sprng5的语言是C++。如果你需要在C语言中调用sprng5,后期需要用g++来link。

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