DeepMD-kit有CPU和GPU两个版本,根据自己需求选择对应的版本: 在控制台输入对应的命令后会自动下载安装,安装过程会下载各种支持软件包,时间相对较长,耐心等待安装完成。 CPU版本: (base)$condacreate-ndeepmddeepmd-kit=*=*cpulibdeepmd=*=*cpulammps-chttps://conda.deepmodeling.org GPU版本: (base)$condacreate...
DeepMD-kit有CPU和GPU两个版本,根据自己需求选择对应的版本 在终端输入以下命令即可: GPU版本: conda create -n deepmd deepmd-kit=*=*gpu libdeepmd=*=*gpu lammps cudatoolkit=11.6 horovod -c https://conda.deepmodeling.com -c defaults CPU版本: conda create -n deepmd deepmd-kit=*=*cpu libdeepmd=...
如果返回了conda版本号,表示已成功安装conda,接下来可以进行DeepMD-kit的安装。DeepMD-kit提供了针对CPU和GPU的两个版本,您可以根据需求选择合适的版本进行安装。通过在控制台输入对应的命令,系统会自动下载并安装所需的支持软件包,整个过程可能需要一些时间,请耐心等待。以下是CPU和GPU版本的安装命令:...
同时,构建CUDA 11.8版本的GPU支持,当GPU不可用时回退至CPU版本。值得一提的是,由于CUDA 11改进了兼容性,构建的包在CUDA 11.2版本下同样可用。此外,我们对每个平台只构建一个轮子,避免对每个Python版本进行构建,因为DeePMD-kit仅链接TensorFlow,不会影响二进制库。进一步,我们构建了LAMMPS的pypi轮...
conda create -n deepmd deepmd-kit=*=*gpu libdeepmd=*=*gpu lammps cudatoolkit=11.8 horovod -c...
Summary I installed DeepMD v 1.3.3 with the offline script "deepmd-kit-1.3.3-cuda10.0_gpu-Linux-x86_64.sh" . Inorder to train a module, i used this command "dp train " on a GPU machine ,which started well with loading the corresponding C...
在deepmd-kit-recipes/libdeepmd-feedstock的 文件中,我们把包的名称设置为 ,其中把 放在最后,就可以确保用 或者 就可以搜寻到指定的版本。 build: number:1 string:"{{ PKG_BUILDNUM }}_cuda{{ cuda_compiler_version }}_{{ dp_variant }}"# [float_prec == 'high'] ...
https://github.com/deepmodeling/deepmd-kit/blob/master/doc/install/install-from-source.md 三、docker安装 安装CPU版本 docker pull ghcr.io/deepmodeling/deepmd-kit:2.0.0_cpu 安装GPU版本 dockerpull ghcr.io/deepmodeling/deepmd-kit:2.0.0_cuda10.1_gpu...
DeePMD-kit Core API Template Struct TabulateFusionGradGPUExecuteFunctor Edit on GitHubTemplate Struct TabulateFusionGradGPUExecuteFunctor Defined in File DeviceFunctor.h Struct Documentation template<typename FPTYPE>struct TabulateFusionGradGPUExecuteFunctor Public Functions void operator()(const FP...
// SPDX-License-Identifier: LGPL-3.0-or-later #pragma once #include <assert.h> #include <cuda_runtime.h> #include <stdio.h> #include <vector> #include "errors.h" #define GPU_MAX_NBOR_SIZE 4096 #define DPErrcheck(res) \ { DPAssert((res), __FILE__, __LINE__)...