1. 推荐配置

*计算能力（Compute Capability）是 NVIDIA 显卡的一个技术指标，描述了 GPU 支持的功能和性能特性。通过 官网 可以查询显卡计算能力。

2. 安装说明

安装说明适用于安装了 NVIDIA A100 80 GB GPU 和 Ubuntu 22.04 LTS 的机器。其它配置的用户也可参考。

1）配置机器（云或本地）

以下命令演示了如何在谷歌云GCP上配置一台新机器。

gcloud compute instances create alphafold3 \--machine-type a2-ultragpu-1g \    #选择A2 Ultra规格*；对于小预测，也可用a2-highgpu-1g--zone us-central1-a \             #选择有配额的区域即可--image-family ubuntu-2204-lts \   #指定操作系统为 Ubuntu 22.04 LTS--image-project ubuntu-os-cloud \--maintenance-policy TERMINATE \--boot-disk-size 1000 \--boot-disk-type pd-balanced

*A2 Ultra规格：12 CPUs，170 GB内存，1 TB硬盘，NVIDIA A100 80 GB GPU。

2）安装 Docker

以下命令演示了在Ubuntu 22.04机器上以非root权限的方式安装docker。

# Add Docker's official GPG key
sudo apt-get update
sudo apt-get install ca-certificates curl
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc# Add the repository to apt sources
echo \"deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu \$(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | \sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
sudo docker run hello-world# Enabling Rootless Docker
sudo apt-get install -y uidmap systemd-container
sudo machinectl shell $(whoami)@ /bin/bash -c 'dockerd-rootless-setuptool.sh install && sudo loginctl enable-linger $(whoami) && DOCKER_HOST=unix:///run/user/1001/docker.sock docker context use rootless'

3）为 A100 安装 NVIDIA 驱动程序

以下命令演示了安装 NVIDIA 驱动。

sudo apt-get -y install alsa-utils ubuntu-drivers-common
sudo ubuntu-drivers installsudo nvidia-smi --gpu-resetnvidia-smi  # Check that the drivers are installed.

①如果出现 “Pending kernel upgrade” 对话框，请接受。
②如果看到以下警告，需要使用 sudo reboot now 重启实例以重置 GPU:
NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.

以下命令演示了安装 NVIDIA 对 Docker 的支持。

curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \&& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker --config=$HOME/.config/docker/daemon.json
systemctl --user restart docker
sudo nvidia-ctk config --set nvidia-container-cli.no-cgroups --in-place#检查容器是否支持GPU
#docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.6.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi

4）获取代码库和基因数据库★

首先，下载 AlphaFold3 代码库。

git clone https://github.com/google-deepmind/alphafold3.git

AlphaFold3 的运行依赖以下多个基因（序列）蛋白质和 RNA 数据库。

然后，调用fetch_databases.py下载上述数据库。该脚本从GCS上镜像下载的数据库，所有版本均与 AlphaFold3论文中使用的版本相同。

cd alphafold3
python3 fetch_databases.py --download_destination=<DATABASES_DIR>

①下载目录 <DATABASES_DIR> 不应该是 AlphaFold3 代码库目录下的子目录。否则 Docker 构建速度会很慢，因为大型数据库会在镜像创建过程中被复制。
②完整数据库的下载总大小 ~252 GB，解压缩后的总大小为 ~630 GB。请确保有足够的硬盘空间、带宽和时间进行下载。建议使用固态硬盘，以获得更好的基因搜索性能和更快的运行速度。建议在screen或tmux会话中运行，因为下载和解压数据需要一些时间。
③如果下载目录和数据集没有完整的读写权限，可能会导致 MSA 工具出错，出现晦涩的（外部）错误信息。请确保应用了所需的权限，如使用 sudo chmod 755 --recursive <DATABASES_DIR> 命令。

docker build -t alphafold3 -f docker/Dockerfile .

docker run -it \--volume $HOME/af_input:/root/af_input \--volume $HOME/af_output:/root/af_output \--volume <MODEL_PARAMETERS_DIR>:/root/models \--volume <DATABASES_DIR>:/root/public_databases \--gpus all \alphafold3 \
python run_alphafold.py \--json_path=/root/af_input/fold_input.json \--model_dir=/root/models \--output_dir=/root/af_output