# config/machine.yaml

# 当前使用的计算系统配置名
current_system: "interactive_gpu"

systems:
  # --- 配置 1: 交互式 GPU 环境 (当前使用) ---
  # 场景: 你已经用 srun/tmux 申请到了资源，直接运行命令即可
  interactive_gpu:
    type: "local"  # local 表示直接运行 subprocess，不提交 sbatch

    # 路径配置
    gpumdkit_root: "/cluster/home/koko125/tool/GPUMDkit"

    tools:
      # 1. GPUMD 配置
      gpumd:
        command: "gpumd"
        # 运行前需要 source 的环境脚本
        env_setup: ""
        gpu_id: 0

      # 2. NEP 配置 (同上)
      nep:
        command: "nep"
        env_setup: ""
        gpu_id: 0
      gpumdkit:
        # 假设是 GPU 版本，可能不需要 mpirun 或者只需要少量核
        command: "gpumdkit.sh"
        env_setup: ""
        # 即使是 local 模式，有时也需要指定并行度
        n_procs: 1
      # 3. VASP (GPU 版) 配置
      vasp:
        # 假设是 GPU 版本，可能不需要 mpirun 或者只需要少量核
        command: "mpirun -np 1 vasp_std"
        env_setup: ""
        # 即使是 local 模式，有时也需要指定并行度
        n_procs: 1

  # --- 配置 2: VASP CPU 集群模式 (预留，未来使用) ---
  # 场景: 需要生成 submit.slurm 并 sbatch 提交
  slurm_cpu_cluster:
    type: "slurm"

    gpumdkit_root: "/cluster/home/koko125/tool/GPUMDkit"

    tools:
      vasp:
        command: "mpirun -np 4 vasp_std"
        env_setup: "module load vasp/6.3-cpu"

        # Slurm 头部参数
        slurm_header:
          partition: "cpu_long"
          ntasks_per_node: 64
          time: "24:00:00"