非 root 用户安装 miniconda3 (optional)

从中科大镜像下载最新的 miniconda3 文件

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wget https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

加上执行权限

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chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

运行

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./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

根据提示进行 Miniconda3 的安装。

如果安装成功，可以使用以下命令查看关于 conda 的信息

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which conda
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conda info

根据安装的过程决定是否运行 conda 的初始化命令

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/home/$USER/miniconda3/condabin/conda init

可以使用以下命令更新 conda 本体

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conda update -n base -c conda-forge conda

非 root 用户安装 micromamba (optional)

micromamba 是一个 C++ 实现的 conda 替代品，使用方法基本与 conda 一致

直接运行命令安装 micromamba

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"${SHELL}" <(curl -L micro.mamba.pm/install.sh)

如果遇到网络问题，可以尝试下载 micro.mamba.pm/install.sh 之后在 shell 中运行。

更新 micromamba 的命令：

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micromamba self-update

从源码安装 HOOMD

直接从 conda-forge 安装的 HOOMD 不支持 MPI 并行。想要安装并行版的 HOOMD，需要 build frome sourse

主要参考了 https://hoomd-blue.readthedocs.io/en/latest/building.html 的官方教程。

首先，新建一个虚拟环境 (以 hoomd5 为例)

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conda create -c conda-forge -n hoomd5
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micromamba create -c conda-forge -n hoomd5

激活该虚拟环境

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conda activate hoomd5
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micromamba activate hoomd5

在我的使用过程中，即使已经安装了 mpich，在 cmake 配置的阶段总是找不到 mpicc、mpicxx 之类的路径。

mpich 可能存在一些问题，建议使用 openmpi，可以尝试在 conda 环境中删除 mpich，然后安装 openmpi

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conda remove mpich
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conda install -c conda-forge openmpi

下载前置的包

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conda install -c conda-forge cmake cereal eigen git python numpy pybind11 openmpi ninja -y
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micromamba install -c conda-forge cmake cereal eigen git python numpy pybind11 openmpi ninja -y

安装 HOOMD 本体

下载 HOOMD 源码，有两种方法，一种方法是使用 git (--recursive 是必要的)

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git clone --recursive https://github.com/glotzerlab/hoomd-blue

如果之前已经 git clone 过了，可以拉取最新的源码

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cd hoomd-blue
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git pull --recurse-submodules

还有一种方法是直接在 https://hoomd-blue.readthedocs.io/en/latest/building.html#obtain-the-source 或者在 https://github.com/glotzerlab/hoomd-blue/releases 下载最新的打包好的源码。

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wget https://github.com/glotzerlab/hoomd-blue/releases/download/v5.3.1/hoomd-5.3.1.tar.gz

解压缩

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tar -zxvf hoomd-5.3.1.tar.gz

重命名，和上一种方法保持一致

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mv hoomd-5.3.1 hoomd-blue

通过以上两种中的一种方式下载好源码之后，使用 cmake 进行 configure，启用 MPI (ENABLE_MPI=on)

确保已经进入 hoomd-blue 文件夹

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cd hoomd-blue

如果不使用 GPU，只使用 CPU 运行 HOOMD，可以使用以下命令编译 (ENABLE_GPU=off)

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cmake -B build -S . -GNinja -DENABLE_MPI=on -DENABLE_GPU=off

如果需要使用 GPU 运行 HOOMD，可以使用以下命令编译 (ENABLE_GPU=on)

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cmake -B build -S . -GNinja -DENABLE_MPI=on -DENABLE_GPU=on

使用 ninja 进行 build (其中 -j8 是并行编译的参数，可以省略或根据机器的实际情况填写合适的参数)

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cd build
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ninja -j8

使用 ninja 进行 install

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ninja install

至此，从源码安装 HOOMD 告一段落。

测试 HOOMD 的 MPI 并行

简易测试

创建 mpi_test.py 文件，内容如下

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import os
import hoomd
print(hoomd.version.mpi_enabled)
device = hoomd.device.CPU()
rank = device.communicator.rank
pid = os.getpid()
print(f'Hello HOOMD-blue rank {rank} from process id {pid}')

运行测试命令：

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mpirun -n 4 python3 mpi_test.py

如果能输出类似于下面的结果，则表明安装成功

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True
True
True
True
Hello HOOMD-blue rank 3 from process id 11567
Hello HOOMD-blue rank 2 from process id 11566
Hello HOOMD-blue rank 0 from process id 11564
Hello HOOMD-blue rank 1 from process id 11565

hoomd-benchmarks

具体细节可以参考 HOOMD 在 github 提供的 benchmark 仓库 的 README 文件的说明。

克隆仓库

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git clone --branch trunk --depth 1 https://github.com/glotzerlab/hoomd-benchmarks.git

进入目录

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cd hoomd-benchmarks

运行测试

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mpirun -n 4 python3 -m hoomd_benchmarks.hpmc_md_pair_lj --device CPU -N 4000 --repeat 10

其他常用的 package

运行以下命令安装其他常用的包

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conda install -c conda-forge freud fresnel gsd matplotlib jupyter signac signac-flow pandas coxeter row rowan

或

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micromamba install -c conda-forge freud fresnel gsd matplotlib jupyter signac signac-flow pandas coxeter row rowan

需要注意的是 signac-flow 已停止更新，可以酌情选择作为其精神后继的 row 来安排多任务。

CHANGE LOG (v5.3.1)

  • 2025/08/26 增加了 hoomd-benchmarks 的简单使用方法; by Harry
  • 2025/08/26 增加了对于网络问题的处理; by Harry
  • 2025/08/13 增加了对于 signac-flow -> row 的描述; by Harry
  • 2025/07/04 mpi 部分换用 openmpi; by Harry
  • 2025/04/23 改进了部分描述; by Harry
  • 2025/03/15 加入了 micromamba 的描述; by Harry
  • 2025/01/10 改进了部分描述; by Harry
  • 2024/09/21 改进了部分描述; by Harry
  • 2024/04/09 更改对于可能出现的问题的解决方案; by Harry
  • 2024/04/06 加入 CUDA 安装方式; by 日华
  • 2024/04/03 重新加入对于可能出现的问题的解决方案; by Harry
  • 2024/03/22 大幅度改动; by Harry
  • 2024/03/19 优化部分 bug; by 时六
  • 2024/03/10 优化部分 bug; by 日华
  • 2024/01/03 优化部分 bug; by 时六
  • 2023/10/27 添加 GPU 前置和常用包安装选段; by 时六