安装手册

离线和在线安装

MatPL-2026.3 提供了 离线安装 和 在线安装 两种方式。相比于在线安装，离线安装将 Python 运行环境做了整体打包，用户不必要花费长时间去安装 python 运行环境。

对于 龙讯超算云(Mcloud) 用户、龙讯一体机用户，我们已经做了预装，只需要加载即可使用，加载方式如下所示。

提示

MatPL-2026.3 相比于MatPL-2025.3 核心区别是对 NEP 做了极致优化。在训练上，针对单卡，我们优化了梯度算子，单卡相比 MatPL2025.3版本 训练速度提升3倍以上。并且，引入了多节点多卡的大batch训练，并缓解了大batch训练时的精度下降问题，让大规模的训练集训练效率得到巨幅提升。

因此对纯CPU训练或者模拟没有收益，这里不提供 MatPL-2026.3 CPU 版本的在线或者离线安装包支持。纯CPU用户请使用 MatPL-2025.3-cpu 即可。

龙讯超算云(Mcloud)用户

#加载 MatPL
source /share/app/MATPL/MatPL-2026.3/env.sh

#或者采用以下方式分步加载
#step1. 加载 python 运行环境
# 加载conda
module load conda/3-2020.07
eval "$(conda shell.bash hook)"
# 激活python环境
conda activate matpl-2026.3
#step2. 加载MatPL
module load matpl/2026.3

#加载 lammps
module load lammps4matpl/2026.3
#对于 Linear 和 NN 模型的lammps 接口，我们提供了 cpu 版本的接口，使用fortran 实现，请加载
module load lammps4matpl/fortran

龙讯一体机(GPU)用户

#加载 MatPL 和 lammps
module load intel/2020 cuda/11.8
source /share/app/MATPL/MatPL-2026.3/matpl-env.sh

#对于 Linear 和 NN 模型的lammps 接口，我们提供了 cpu 版本的接口，使用fortran 实现，请加载
module load intel/2020
source /share/app/MATPL/MatPL-2026.3/matpl-fortran-env.sh

龙讯一体机(CPU)用户

本次版本升级对纯 CPU 训练或者模拟没有收益，所以不提供 MatPL-2026.3 CPU 版本的在线或者离线安装包支持。纯CPU用户请使用 MatPL-2025.3。

提示

mcloud 超算平台 lammps4matpl/2026.3 还预装了 cmake/presets/most.cmake 中指定的所有包

AMOEBA ASPHERE BOCS BODY BPM BROWNIAN CG-DNA CG-SPICA CLASS2 COLLOID COLVARS COMPRESS CORESHELL DIELECTRIC DIFFRACTION DIPOLE DPD-BASIC DPD-MESO DPD-REACT DPD-SMOOTH DRUDE ELECTRODE EFF EXTRA-COMPUTE EXTRA-DUMP EXTRA-FIX EXTRA-MOLECULE EXTRA-PAIR FEP GRANULAR INTERLAYER KSPACE LEPTON MACHDYN MANYBODY MC MEAM MESONT MISC ML-IAP ML-POD ML-SNAP MOFFF MOLECULE OPENMP OPT ORIENT PERI PHONON PLUGIN POEMS QEQ REACTION REAXFF REPLICA RIGID SHOCK SPH SPIN SRD TALLY UEF VORONOI YAFF

您可以通过lmp -h 输出所有编译通过的pairstyle.

离线包默认安装了 basic.cmake 中的包（如需要其他功能，请在安装完毕MatPL-2026.3 离线包后进入离线包的 MatPL-2026.3/lammps-2026.3 目录下自行构建安装）.