intel oneapi编译VASP6.2版本遇到的难题及vasp_gpu的编译

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由于是菜鸟，大牛莫见笑。采纳网上建议，在正确的编译器intel oneapi ,再加上配置正确的Linux操作系统ubontu2.04版本，vasp6.2+vtst编译，比较顺利。
 以前病急乱投医，对make及makefile知道的不多，一顿乱操作，装了很多不同并行编译软件，因此在编译的过程，采用不是一个系统的不同编译并行指令，频繁出错，很受打击。现在理解就是根据makefile脚本的要求采用正确的编译器处理代码，对同样的目标要求，有多种编译器要求，还有正确的库文件生成及路径设置，在Linux上还有不同权限的读写执行问题，如同考驾照，一关不过不过，就挂了，编译失败。遇到难题基本的态度是淡定，仔细看编译过程的输出提示，不能用并行编译，因为不便于一个个错误按逻辑顺序去战胜克服，要相信网络这个平台，搜索找答案。一个源代码在一台电脑正确编译完成，有软件问题，也有硬件问题。同样的操作在自己的电脑上还是有不同问题冒出。所以要能大体搞清makefile文件及makefile.include文件上命令行的大意及作用，以及怎样改写替换。同时还要结合电脑配置。
 我的ubontu是windows下自带的WSL，根据我的电脑配置，开始想安装Intel 2019编译器，安装时，提示不适合ubontun2.04，我马上换为Intel oneapi 安装并设置环境变量后，按照http://theory.cm.utexas.edu/vtsttools/installation.html
 的提示一步步去做，并没有修改makefile.inckude的任何地方一下子编译vasp_std vasp_ncl vasp_gam成功，但显示vasp_gpu失败，我的Intel oneapi是默认安装，软件自己默认的目录是/opt/intel/oneapi.
我看了一下，屏幕输出提示是cuda没有安装，于是网络搜寻我的显卡配置，GPU以及对应的cuda版本 。安装了对应操作系统及硬件的cuda11，编译时还是出现了问题，然后按照;
https://blog.csdn.net/sowhatgavin/article/details/70473526tishi
修改了：MPI_INC    =/usr/local/mpi-intel2013/include

让： MPI_INC =mpi实际路径（我的是：/opt/intel/oneapi/…）
CUDA_ROOT := /vol-th/software/cuda/cuda-7.5
把加粗斜体部分改为实际安装路径。(这里有个查路径命令：whereis cuda which locate find /)按照此文修改了几处，编译还是没成功。显示是lconda没有。
这是一个编译的工具，我估计多一个麻烦，不如少一个，便把它从CUDA_LIB := -L$(CUDA_ROOT)/lib64 -lnvToolsExt -lcudart -lcuda -lcufft -lcublas中删掉，结果编译成功，得到vasp_gpu gpu_ncl.
编译时改写是办法，删掉亦可以，因为我们的电脑也很聪明啊！

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