mcloud 使用步骤
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点击 SHELL 图标, 打开终端
编写作业脚本, 如下示例
1 node
#!/bin/sh
#SBATCH --partition=3080ti
#SBATCH --job-name=H2relax
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=4
#SBATCH --gres=gpu:4
#SBATCH --gpus-per-task=1
module load compiler mkl mpi
module load cuda/11.6
module load pwmat
mpirun -np $SLURM_NPROCS PWmat | tee output
2 node
#!/bin/sh
#SBATCH --partition=3080ti
#SBATCH --job-name=H2relax
#SBATCH --nodes=2
#SBATCH --ntasks-per-node=4
#SBATCH --gres=gpu:4
#SBATCH --gpus-per-task=1
module load compiler mkl mpi
module load cuda/11.6
module load pwmat
mpirun -np $SLURM_NPROCS PWmat | tee output
cpu
#!/bin/bash
#SBATCH --partition=cpu
#SBATCH --job-name=pwmat_test
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=16
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
module load mpi mkl
# 使用 module ava 查找 pwmat-cpu 最新版本
module load pwmat-cpu/20231108-oneapi-2021
mpirun -np $SLURM_NPROCS PWmat -host 10.0.0.2 20150 | tee output
4090
#!/bin/bash
#SBATCH --partition=4090
#SBATCH --job-name=pwmat_test
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=4
#SBATCH --gres=gpu:4
#SBATCH --gpus-per-task=1
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
module load mpi mkl
module load cuda/12.1
# 使用 module ava 查找 pwmat-4090 最新版本
module load pwmat-4090/2023.11.12-cuda-12.1
mpirun -np $SLURM_NPROCS PWmat | tee output
4. 准备作业输入文件 atom.config etot.input, sbatch 提交作业
禁止操作：禁止用户直接在登陆节点上运行计算程序
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