作者： jinshanw

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。