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。
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。