基础软件环境

各章节保留原指南中的版本、平台、操作示例与适用边界；章节日期不同，使用时按所列版本核对。全部软件分项

4. 基础软件环境#

4.1 Modules#

Modules 用于加载和切换软件运行环境。常用命令：

module overview                            # 软件名称和版本数量，简洁总览
module avail                               # 按软件分类列出全部版本
module avail vasp/                         # 只查看 VASP 模块
module avail lammps/                       # 只查看 LAMMPS 模块
module avail deepmd-kit/                   # 只查看 DeePMD-kit 模块
module -d avail                            # 只查看各软件的默认版本
module list                                # 查看已加载模块
module help abacus/3.10.1-v100              # 查看指定模块说明
module load abacus/3.10.1-v100              # 加载指定版本
module unload abacus/3.10.1-v100            # 卸载指定版本
module purge                               # 卸载当前所有模块

分类只改变显示与检索目录，完整模块名和默认版本保持。例如 module load vasp/6.6.1-p100、module load deepmd-kit/3.0.1 和原来的Slurm脚本继续可用。新登录终端自动生效；已有终端无需退出正在使用的软件，可执行：

source /public/modulefiles/.site/init.sh
module avail

需要查看模块实际目录时使用 module -s system avail。这是Lmod标准分类显示，module avail仍列出全部版本，module overview用于简洁总览。

优先使用公共提交脚本中指定的环境。不同程序可能依赖不同 MPI，不能只替换二进制路径而沿用另一套 MPI。

无版本的VASP/LAMMPS/GROMACS入口默认CPU常规版，GPU应明确指定平台；DeePMD默认源码3.2.0。yskit、gpu-burn不加入公共入口。旧离线DeePMD3.2.0入口明确带-offline，既有后端冲突未变。本轮模块复验与修复记录不替代各软件原有科学验收。

4.2 Miniconda#

公共安装路径：/public/toolkit/miniconda3。现有环境位于其 envs 子目录。

source /public/toolkit/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
conda env list
conda activate deepmd-kit-3.2.0
conda list
conda deactivate

个人环境可以安装到自己的目录，例如：

conda create -p "$HOME/conda-envs/analysis" python=3.11
conda activate "$HOME/conda-envs/analysis"
pip install tqdm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

此例仅用于个人环境，不用于修改公共 DeePMD 环境。Conda 下载源沿用账户已配置的镜像。

公共环境清单#

下表前缀均位于/public/toolkit/miniconda3/envs，Python版本来自当前包元数据。加载软件module或使用conda activate <环境名>选择环境；公共环境由管理员维护，个人安装使用独立目录。

基础环境当前为Conda26.7.1/Python3.14.7，科学程序使用上表各自固定环境。旧离线DeePMD前缀位于/public/software/deepmd-kit/3.2.0-cuda12.9，另见5.3节，不在此envs目录内。

4.3 编译器、CUDA 与 MPI#

ABACUS GPU 环境使用 HPC-X 自带的多线程 UCX。DeePMD/LAMMPS、GROMACS、VASP 各自使用已匹配的运行环境，不能将这项设置不加区分地套给所有程序。

4.4 检查当前环境是否正确#

module list
command -v python
command -v mpirun
command -v nvcc
printf '%s\n' "${CONDA_PREFIX:-未激活Conda环境}"

这些命令用于确认当前终端的环境；批作业真正使用什么环境，应以提交脚本及其日志为准。比如登录终端的 python 来自 base 环境，不代表 DeePMD 模板也会使用 base，因为模板会自行激活对应环境。

遇到导入或动态库错误时，先核对脚本指定的版本。module purge 可以卸载模块，但不会自动清除所有手动 source、Conda 或自行设置的环境变量。不要通过反复追加不同版本的 LD_LIBRARY_PATH 来碰运气；使用新的登录终端，重新选择正确模板更容易定位问题。

公共 DeePMD 环境已按对应版本配置。用户自行执行 pip install --upgrade 可能改变 TF/PT、NumPy 或 CUDA 依赖；数据整理需要新包时优先使用个人环境，将转换后的数据交给训练环境读取。

4.5 NVIDIA 驱动#

nvidia-smi 标题中的 CUDA 版本表示驱动支持能力，不代表当前软件实际使用的 CUDA Toolkit 版本。

4.6 如何阅读软件编译环境#

各软件章节下面的“编译方式与环境”说明当前交付程序实际如何构建，不是要求用户重新安装。编译器负责生成程序，MPI 负责进程通信，CUDA/NVHPC 提供 GPU 编译与运行支持，MKL/OpenBLAS/FFTW/ELPA 等提供数值计算能力。这几层的版本需要分别记录，不能只用一句“Intel 编译”或“支持 CUDA”概括。

MPI 环境对照#

本页将完整构建记录、用户回传配置和二进制依赖检查区分说明。旧程序缺少原始编译日志时，写明能确认的运行环境，不反推未知的优化开关。下方配置片段用于解释已交付版本，不能单独替代完整构建脚本。

4.7 已安装软件总索引#

下表按2026-09-29现场核对的 /public/software、/public/toolkit、公共 module 和 Conda 包元数据整理。每款软件的版本、编译器、依赖、精度、平台、使用入口与验收范围见对应章节；一个软件有多种版本时，版本表逐行列出。目录存在不等于功能全部验收，旧部署与当前推荐部署分别说明。

应用自带的BLAS、FFTW、HDF5、ELPA、Libxc、spglib等库按对应软件构建记录管理，不作为可以任意替换的公共环境。完整公共Conda/Python包版本快照见已安装包清单，包括基础环境和旧离线DeePMD环境。该清单用于查询依赖，不表示每个依赖包都适合作为独立公共程序使用。

agent是维护记录，package是安装包/构建缓存，空的/public/software/dpgen不是程序入口。VASPKIT1.5.1已独立部署，旧默认1.3.5保留；NVHPC解压安装器、Open MPI源码等同样不重复算作安装版本。系统发行版包及用户私有环境不属于本公共应用清单。

安装包目录2026-10-11按/public/software/package/<软件>/<版本>/整理：源码/缓存在source，原构建与日志在build，通用库在dependencies，VASP原有补丁分类沿用。Gaussian个人初始化源包在/public/software/package/gaussian/16-C.01/G16-C01-AVX.tbJ，yskit已同步；软件使用入口和提交脚本路径保持。安装包、源码及记录均保留，旧记录的路径查迁移对照。

4.8 配套库与工具链选择#

LibTorch目录已存在不代表任意VASP/CP2K/PLUMED都启用了其接口。各环境的TensorFlow、PyTorch、CUDA运行库版本以所属软件章节为准。公共工具链通过厂商安装包或独立前缀部署，应用从源码编译时的实际编译器另见各节；缺少原始构建证据的二进制不推断优化flags。