# NEST on HPC 安装教程

# 1. 安装 MiniConda3

从 Miniconda3 官方网站下载 Miniconda3_py39_23.5.2 。

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py39_23.5.2-0-Linux-x86_64.sh

执行 Miniconda3-py39_23.5.2-0-Linux-x86_64.sh ，按照提示安装 Miniconda3。（安装在 $HOME/software/miniconda3/23.5.2 目录下）

然后，设置 Miniconda3 环境变量。

export PATH=$HOME/software/miniconda3/23.5.2/bin:$PATH

# 2. 安装 Boost

从 Boost 官方网站下载 Boost。

wget https://boostorg.jfrog.io/artifactory/main/release/1.77.0/source/boost_1_77_0.tar.gz
tar -zxvf boost_1_77_0.tar.gz
cd boost_1_77_0

在 Boost 根目录下执行以下命令安装 Boost：

module load gcc/8.4.0

./bootstrap.sh --prefix=$HOME/software/boost/1.77.0-gcc-8.4.0 \
CC=gcc CXX=g++ FC=gfortran CFLAGS='-O3' CXXFLAGS='-O3' FCFLAGS='-O3'

配置环境变量：

export BOOST_ROOT=$HOME/software/boost/1.77.0-gcc-8.4.0
export LD_LIBRARY_PATH=$BOOST_ROOT/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=$BOOST_ROOT/lib:$LIBRARY_PATH
export CMAKE_PREFIX_PATH=$BOOST_ROOT/lib/cmake:$CMAKE_PREFIX_PATH
export CPATH=$BOOST_ROOT/include:$CPATH
export LD_RUN_PATH=$BOOST_ROOT/lib:$LD_RUN_PATH

# 3. 安装 GNU Scientific Library

从 GNU Scientific Library 镜像站下载 GSL。

wget https://mirror.ibcp.fr/pub/gnu/gsl/gsl-latest.tar.gz
tar -zxvf gsl-latest.tar.gz

在 GSL 根目录执行以下命令安装 GSL：

module load gcc/8.4.0

./configure --prefix=$HOME/software/gsl/2.7.1-gcc-8.4.0 \
CC=gcc CXX=g++ FC=gfortran CFLAGS='-O3' CXXFLAGS='-O3' FCFLAGS='-O3'

make install

配置环境变量：

export GSL_ROOT=$HOME/software/gsl/2.7.1-gcc-8.4.0
export LD_LIBRARY_PATH=$GSL_ROOT/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=$GSL_ROOT/bin:$PATH
export CPATH=$GSL_ROOT/include:$CPATH
export LIBRARY_PATH=$GSL_ROOT/lib:$LIBRARY_PATH
export LD_RUN_PATH=$GSL_ROOT/lib:$LD_RUN_PATH

# 4. 安装 NEST

使用 Miniconda3 创建一个虚拟环境。

source activate
conda create -n nest python=3.9
conda activate nest

使用 pip 安装 numpy, scipy, cython==0.29.36

pip install numpy scipy cython==0.29.36

从 NEST github 仓库下载 NEST 3.4。

wget https://github.com/nest/nest-simulator/archive/refs/tags/v3.4.tar.gz
tar -zxvf v3.4.tar.gz

在 nest-simulator-3.4 目录下执行:

module load gcc/8.4.0
module load mvaapich2/2.3.7-gcc-8.4.0

cmake -DCMAKE_C_COMPILER=mpicc \
      -DCMAKE_CXX_COMPILER=mpicxx \
      -Dwith-mpi=`which mpiexec` \
      -DCMAKE_C_FLAGS='-O3 -fPIC' \
      -DCMAKE_CXX_FLAGS='-O3' \
      -Dwith-boost=$HOME/software/boost/1.77.0-gcc-8.4.0 \
      -DGSL_INCLUDE_DIR=$HOME/software/gsl/2.7.1-gcc-8.4.0/include \
      -DGSL_LIBRARY=$HOME/software/gsl/2.7.1-gcc-8.4.0/lib/libgsl.a \
      -DGSL_CBLAS_LIBRARY=$HOME/software/gsl/2.7.1-gcc-8.4.0/lib/libgslcblas.a \
      -DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH=$HOME/software/nest-simulator/3.4-gcc-8.4.0 .

配置环境变量：

export NEST_ROOT=$HOME/software/nest-simulator/3.4-gcc-8.4.0
export LIBRARY_PATH=$NEST_ROOT/lib:$LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$NEST_ROOT/lib:$LD_LIBRARY_PATH

# 5. 运行 hpc_benchmark 测试

运行 NEST 前需要配置 nest 环境：

source $HOME/software/nest-simulator/3.4-gcc-8.4.0/bin/nest_vars.sh

接着找到 hpc_benchmark.py 目录，该文件位于 $HOME/software/nest-simulator/3.4-gcc-8.4.0/share/doc/nest/examples/hpc_benchmark.py。修改其中的 params 以并行运行更大的模型。

修改 nvp 为所需 MPI 进程数 × 每进程线程数，如 2 MPI 进程 × 14 线程 = 28
设置合适的 scale ，如 10 。更大的需要更多 nvp 。

params = {
    'nvp': 28,               # total number of virtual processes
    'scale': 10.,            # scaling factor of the network size
    # others...
}

在 hpc_benchmark.py 目录下执行：

export OMP_NUM_THREADS=14
mpiexec -N 1 -n 2 -p <partition_name> --export=all python3 hpc_benchmark.py

其中 -N 指定节点数，-n 指定 MPI 进程数，-p 指定分区名，如 compute，–export=all 用于将环境变量导出到 MPI 进程中。

# 总结

本文介绍了在高性能计算机上安装 NEST-3.4 的方法。

# 参考资料

NEST 官方文档