在AutoDL上配置Mumax3环境

AutoDL配置

首先在AutoDL上租用GPU并开机，这里选择的是RTX3090显卡，ubuntu18.04系统，Cuda11.3，完全满足运行Mumax3.10的要求。

开机后进入Jupyterlab

这里autodl-nas和autodl-tmp是我们主要使用的文件夹，详情请查阅AutoDL帮助文档.

然后从终端进入到我们的操作系统中

安装Go

下载Go，这里选择Linux系统下载go1.19.1.linux-amd64.tar.gz

下载完成后通过AutoPanel进入公网网盘将go的压缩包下载至autodl-tmp文件夹中，使用命令解压到该文件夹中。
进入autodl-tmp文件夹：cd autodl-tmp
解压Go压缩包：tar -zxvf go1.19.1.linux-amd64.tar.gz
设置Go的路径：export GOPATH=/root/autodl-tmp/go
设置环境变量： export PATH=/root/autodl-tmp/go/bin:$PATH
查看环境变量：echo $PATH
设置完成后通过go version命令查看go是否配置正确。

安装Mumax3.10

从github上下载3-3.10.tar.gz

创建相应文件夹： mkdir autodl-tmp/go/src/github.com/mumax
进入相应文件夹：cd autodl-tmp/go/src/github.com/mumax
将Mumax3.10解压至该位置：tar -zxvf 3-3.10.tar.gz
将3-3.10重命名为3后进入到此位置：cd autodl-tmp/go/src/github.com/mumax/3/cmd/mumax3
最后使用 go install编译mumax3
编译成功后binary文件在/root/autodl-tmp/go/bin中
设置完成后通过mumax3命令查看Mumax3是否配置正确.

使用mumax3 filename.mix3开始模拟.
编译mumax3-convert / mumax3-httpfsd / mumax3-plot / mumax3-script / mumax3-server同理，这里以mumax3-convert为例：
进入对应的文件夹后cd autodl-tmp/go/src/github.com/mumax/3/cmd/mumax3-convert使用go install编译.
编译成功后binary文件仍在/root/autodl-tmp/go/bin中，设置完成后通过mumax3-convert -help命令查看是否配置正确.
其余问题可上Building from source (for linux)查阅。

AutoDL性能监控

代码运行后可进入autopanel查看GPU使用情况

CodeX接入服务器

1. 让CodeX通过AutoDL的SSH连接

ssh -p 端口 root@服务器IP

2. 上传本地 Mumax3代码文件夹到 AutoDL
3. 在服务器上运行 Mumax3并用python进行数据分析
4. 把 out 和python分析结果打包下载回本地
5. 根据模拟结果以及设计好的反馈自动进行下次模拟