Gctf

• GPUで動作するCTF推定プログラムです。
• Gctf: real-time CTF determination and correction, Kai Zhang, 2016

インストール

2019年5月17日、Ubuntu 16.04.6 LTS

• https://www.mrc-lmb.cam.ac.uk/kzhang/
  • Gctfのビルド済みバイナリがダウンロードできる。
  • Gctf_v1.18はphase plate用と書いてありますが普通の画像にも使える。

• 理由はよくわかりませんがソースコードがネット上に見当たりません。公開されていないかもしれません。
  • ソースコード非公開のプログラムが嫌いな方はCTFFINDを使いましょう。

Gctf_v1.18のリンクをクリックするとIndex of /kzhang/Gctf/Gctf_v1.18_b2というタイトルのページに飛ぶ。そこにbin/とlib/というディレクトリへのリンクがあり、中身はそれぞれ各compute capability(sm)とCUDAバージョン(cu)用のビルド済みバイナリとなっている。

compute capabilityの調べ方

自分の使用しているGPUのcomputing capabilityはNVIDIAのページで確認できる(https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)。GeForceの場合、CUDA-Enabled Geforce and TITAN productsをクリックすると各GPUとcompute capabilityの対応表が展開される。私の場合、GTX1080なので、Compute capabilityは6.1である。ファイル名に"sm61"と書いてあるGctfバイナリを選ぶ。

2019年5月17日現在、GctfバイナリはCUDA 8.0, 9.0, 9.1, 9.2についてしか公開されていない。インストールしてあるCUDAがそのいずれかであれば、それと対応したGctfバイナリを選び、ダウンロードすれば良い。

以下、Computing capability 6.1、CUDA 9.2の場合のダウンロード&インストール手順例。

$ mkdir Gctf; cd Gctf
$ wget https://www.mrc-lmb.cam.ac.uk/kzhang/Gctf/Gctf_v1.18_b2/bin/Gctf_v1.18_b2_sm61_cu9.2
$ wget https://www.mrc-lmb.cam.ac.uk/kzhang/Gctf/Gctf_v1.18_b2/lib/libEMcore_sm61_cu9.2.so
$ chmod +x *

あとはMotion correctionジョブタイプでGctf executableとしてGctf_v1.18_b2_sm61_cu9.2のパスを指定すれば良い。

自分の環境のCUDAバージョンがない時

私の環境でインストールしてあるCUDAは10.1だが、2019年5月17日現在、GctfバイナリはCUDA 8.0, 9.0, 9.1, 9.2についてしか公開されていない。

一応 CUDA 9.2対応のバイナリが動くか動作検証してみます。

$ ./Gctf_v1.18_b2_sm61_cu9.2 --help

./Gctf_v1.18_b2_sm61_cu9.2: error while loading shared libraries: libcufft.so.9.2: cannot open shared object file: No such file or directory

やはりCUDA9.2の動的ライブラリを探しに行き、それが見つからないのでエラーとなった。

複数のCUDAバージョンを1つの環境で共存させることは困難か、できない様なので、CUDA9.2を追加インストールするといった対処はできない。

私がすぐ思いつく対処策は以下2つ。

• CUDAインストールやり直し
  • すでにCUDA10.1にリンクしてビルドしたプログラムが大量にあるので、この方法はとりたくない

• NVIDIA Dockerを用い、CUDA9.2をインストールしたコンテナで作業する

ここではNVIDIA Dockerを用いた方法で対処することにします。 → DockerでRELION