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新闻公告

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《使用 Vs Code 登录集群》

适用场景：
当你使用 VS Code 的 Remote-SSH 插件连接嘉庚智算登录节点时，遇到以下错误：

  • Too many open files
  • fork: Resource temporarily unavailable
  • 登录卡顿、频繁断连

这通常是由于 Remote-SSH启动时会在后台启动了过多进程/线程，超出系统的限制，从而导致登录失败。 推荐改用更轻量的 SSH-FS 插件，它通过 SFTP 协议挂载远程目录，不会启用多余线程，资源占用更低。

一、安装 SSH-FS 插件

  1. 打开 Visual Studio Code

  2. 点击左侧活动栏的 Extensions（扩展）图标（或按 Ctrl+Shift+X）

1.png

  1. 在搜索框中输入：SSH FS，找到由 Kelvin 开发的插件（图标为蓝色终端）

  2. 点击 Install（安装）

    2.png

二、配置远程连接

方法 1：通过命令面板添加（推荐）

  1. 现在左侧工具栏会有一个SSH-FS标签页，列表将是空的，点击创建按钮创建新列表：

3.png

  1. 输入新配置的名称——自定义名称，用于识别

然后点击“保存”进入下一步。

4.png

  1. 按提示依次填写：
配置项 示例值 说明
Label ikkem 自定义名称，用于识别
Host 10.26.14.64 登录节点地址
Username username 你的用户名
Port 22 默认 SSH 端口（通常不用改）
Root ~ 远程起始目录（建议设为家目录~，切勿设置为/根目录）
Private Key ~/.ssh/id_rsa 使用密钥登录，填私钥路径

5.png

  1. 向下滚动到列表底部，点击“保存”以完成：

6.png

  1. 注意：如遇到无法保存的情况，请退出编辑，从侧边栏的设置按钮重新进入，按3、4步骤重新配置；

    11.png

方法 2：手动编辑配置文件（高级）

点击左下角 “Open Folder” → 选择本地一个空文件夹作为“工作区”，然后创建 .vscode/sshfs.json 文件：

{
  "remotePath": "/public/home/username",
  "host": "`10.26.14.64`",
  "username": "username",
  "port": 22,
  "name": "ikkem"
}

保存后，右键该文件 → “SSH FS: Mount” 即可挂载。

三、连接登录节点

打开终端

  1. 配置完成后，点击左下角 ，点击“终端”按钮：

9.png

  1. 会连接到登录节点的终端界面：

10.png

文件传输

  1. 配置完成后，点击左下角 ，点击“添加为工作区文件夹”按钮：

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  1. 你的用户主目录会出现在显示在工作区中，拖动文件即可上传和下载:

8.png

注意：带.开头的为隐藏文件，请不要误删，误删极大可能会影响登录和用户环境变量。

四、停止使用 Remote-SSH（可选）

为避免资源冲突，建议：

  1. 在 Extensions 中 禁用或卸载 Remote - SSH 插件
  2. 不要再通过 Remote-SSH 方式连接同一服务器
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Index

【重要通知】嘉庚智算平台登录节点使用规范更新与资源限制调整

尊敬的用户：

近期我们监测到有部分用户在登录节点上直接配置并运行 OpenCLAW 等应用程序，导致集中式高并发 I/O 操作，引发存储系统阻塞，造成登录节点严重卡顿，影响全体用户的正常登录与作业提交。 为保障嘉庚智算平台登录节点的稳定性与可靠性，我们将于 2026年3月13日起对登录节点实施更严格的资源使用策略。本次调整旨在防止因个别用户运行资源密集型任务或脚本导致整个登录节点卡顿甚至宕机，影响所有用户的作业提交体验。

登录节点仅用于以下操作： - 提交、查看、取消作业（如 sbatch, squeue, scancel） - 编辑作业脚本或配置文件（如 vim, nano） - 上传/下载文件（如 scp, rsync文件） - 查看作业输出日志（如cat slurm-*.out）

避免在登录节点执行以下操作（我们将主动监控并终止）：

  • 编译大型程序（如 make -j, cmake, gcc大项目）
  • 运行任何计算任务（包括 Python/R/MATLAB 脚本、Jupyter Notebook、AI 训练等）
  • 启动数据库、Web 服务、IDE 后端（如 VS Code Server、RStudio Server）
  • 批量处理数据（如 for f in *.dat; do python process.py ; done）
  • 使用多线程/多进程工具（如 parallel, xargs -P）

其他资源密集型操作请提交到计算节点

例如，原本在登录节点使用 make -j16 进行编译在此次限制生效后如果变慢或者失败， 可以改写为 srun -p cpu -c 16 make -j16
以上命令会临时申请一个 16 核的资源在计算节点上执行编译命令。

如使用遇到问题，请联系管理员，感谢您的理解与配合！

2026年3月12日 嘉庚智算中心运营团队

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嘉庚智算账户管理最佳实践——支持课题组计算资源管理细分到人

嘉庚创新实验室智能计算中心（以下称“嘉庚智算中心”）最新升级——上线基于SCOW的 嘉庚智算中心服务门户。

该平台支持账户管理员按照项目管理的需要，实现经费使用情况精细到每一位用户进行精确把控。账户管理员可以对每个用户能够使用的经费进行限额管理，以规避潜在的资源浪费情况，提升经费的使用效率。

以下我们以一个具体场景为例来说明账户管理员如何利用嘉庚智算中心服务门户提供的账户管理功能对用户的机时和经费使用情况进行管理和把控。

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嘉庚智算中心软件全面升级

当你看到下面的新闻，迫不及待地登录智算集群打算尝鲜时，一定不希望遇到因为系统过于老旧导致软件无法安装成功的问题。或者你已经习惯于在 Jupyter Notebook 上编写代码与绘制图表，但是面对漆黑的命令行终端时常常会感到不知所措。又或者，作为团队负责人的你正在为如何有效管理研究组成员的机时使用而烦恼时。别担心，嘉庚智算中心升级将为您提供全面的解决方案。

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探索电池智能计算，加速电解质材料设计

环境问题一直是世界各国所高度重视的战略问题，清洁能源（如水、风、地热和太阳能等）的高效利用成为解决环境问题和实现可持续发展的关键一环。然而清洁能源的应用受限于地理位置和季节性等因素，为提高其利用率，必须发展更高性能的二次电池储能体系。其中，锂离子电池因为性能优异的储能体系，已经被大规模商业化。二次电池储能体系近年来受到了广泛的研究，然而作为其“血液”的电解液性能决定了电池的各项指标。通过计算电化学设计电解液材料成为这些年研究的热门。然而通过传统的前线轨道理论计算，不能准确描述电解液的复杂化学环境，无法设计电解液配方。

结合经典分子动力学模拟，由于其力场的准确性较差，无法获得准确且精度统一的溶剂化结构和计算性质。近年来，第一性原理分子动力学模拟由于其可以在第一性原理精度准确描述复杂化学环境，受到了广泛的关注。通过第一性原理准确计算电子结构，并通过分子动力学采样可以准确获得电解质材料的电化学性质，评估电解液性能。然而由于第一性原理计算成本高，无法直接应用于电解液材料设计。

机器学习分子动力学模拟通过机器学习方法拟合第一性原理精度的数据，准确预测能量和原子受力等计算数据，可以在极低的成本实现长时间尺度第一性原理精度的分子动力学模拟。然而，机器学习势函数训练受限于第一性原理计算数据集的构建。对于电解液通用势函数模型，代表性数据集构建困难这一问题极大限制了机器学习势函数的泛化能力。