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# config/machine.yaml
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# 当前使用的计算系统配置名
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current_system: "interactive_gpu"
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systems:
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# --- 配置 1: 交互式 GPU 环境 (当前使用) ---
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# 场景: 你已经用 srun/tmux 申请到了资源，直接运行命令即可
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interactive_gpu:
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type: "local" # local 表示直接运行 subprocess，不提交 sbatch
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# 路径配置
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gpumdkit_root: "/cluster/home/koko125/tool/GPUMDkit"
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tools:
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# 1. GPUMD 配置
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gpumd:
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command: "gpumd"
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# 运行前需要 source 的环境脚本
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env_setup: ""
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gpu_id: 0
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# 2. NEP 配置 (同上)
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nep:
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command: "nep"
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env_setup: ""
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gpu_id: 0
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gpumdkit:
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# 假设是 GPU 版本，可能不需要 mpirun 或者只需要少量核
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command: "gpumdkit.sh"
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env_setup: ""
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# 即使是 local 模式，有时也需要指定并行度
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n_procs: 1
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# 3. VASP (GPU 版) 配置
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vasp:
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# 假设是 GPU 版本，可能不需要 mpirun 或者只需要少量核
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command: "mpirun -np 1 vasp_std"
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env_setup: ""
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# 即使是 local 模式，有时也需要指定并行度
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n_procs: 1
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# --- 配置 2: VASP CPU 集群模式 (预留，未来使用) ---
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# 场景: 需要生成 submit.slurm 并 sbatch 提交
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slurm_cpu_cluster:
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type: "slurm"
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gpumdkit_root: "/cluster/home/koko125/tool/GPUMDkit"
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tools:
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vasp:
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command: "mpirun -np 4 vasp_std"
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env_setup: "module load vasp/6.3-cpu"
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# Slurm 头部参数
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slurm_header:
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partition: "cpu_long"
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ntasks_per_node: 64
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time: "24:00:00" |