Gctf

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2019年5月17日 (金) 06:18時点におけるKttn (トーク | 投稿記録)による版

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  • 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computing 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。


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computing capabilityの対応表が展開される。私の場合、GTX1080なので、Computing 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。


また、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。

インストール

$ 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 *

動作実験

$ ./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、できない様である。


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
    • これはこれで手間はかかりますがこの方法が一番綺麗かと


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 & Gctf

CUDAバージョンの問題

  • 2019年5月17日現在、Kai Zhangにより公開されているGctf v1.18バイナリのCUDAバージョンは 8.0, 9.0, 9.1, 9.2に限られています。
  • CUDA10.1など最新のCUDAをインストールしている環境では動作しないかもしれません。