mkdir playground
cd playground
 
wget https://raw.githubusercontent.com/cp2k/cp2k/master/benchmarks/QS/H2O-32.inp
 
singularity run --bind $PWD/H2O-32.inp:/opt/cp2k/data/H2O-32.inp /share/app/sif/cp2k_latest.sif mpiexec -genv OMP_NUM_THREADS=2 -np 3 cp2k H2O-32.inp

提交脚本

#!/bin/bash
 
#SBATCH --partition=cpu
#SBATCH --job-name=RPA
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=2
#SBATCH --cpus-per-task=32
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
 
export OMP_NUM_THREADS=$SLURM_CPUS_PER_TASK
 
module load mpi
 
mpirun -n $SLURM_NTASKS singularity exec --bind /data/home/pengge/playground/H2O-32.inp:/opt/cp2k/data/H2O-32.inp /share/app/sif/cp2k_latest.sif cp2k H2O-32.inp

singularity run mpiexec -np 与 mpirun -np singularity exec的区别

 singularity run mpiexec -np不结合调度器，在单机中使用 singularity 运行作业，完全使用容器内部的 mpi 和软件。该方式可以不
 需要在主机上安装 mpi，但无法多节点运行
 mpirun -np singularity exec结合外部调度器和 mpi 在 singularity 中运行作业，结合主机上和容器内部的 mpi，可以实现跨节点的
 容器作业调度。此种方式可以适用调度器进行调度，也可跨节点运行。用slurm进行作业提交时，将该命令放到提交脚本中
 ref:
 [1] https://docsv4.qingcloud.com/user_guide/compute/hpc/best-practices/sample3/
 [2] https://docs.sylabs.io/guides/3.6/user-guide/mpi.html