GPUMDkit 批量目录与主动学习流程

本篇以集群GPUMDkit 1.5.8为准。下载输入与参考结果，解压进入gpumdkit-examples。所有工具操作在自己的工作副本执行。

module load gpumdkit/1.5.8
gpumdkit.sh -doctor

按什么顺序操作#

GPUMDkit负责整理输入和生成目录，科学参数、势函数与DFT设置仍由使用者确定。批处理可能移动当前目录结构文件，所以只在工作副本中执行。工具生成的presub.sh是模板，先检查程序路径、队列与输入，再用yskit生成符合自己账户的Slurm脚本，不直接在登录节点批量启动程序。

本章功能与终端入口#

带“→”的是交互菜单：先运行gpumdkit.sh，再逐项输入编号；不是把箭头整行粘进终端。

使用时注意#

推荐顺序：准备/过滤结构 → FPS或均匀抽样 → VASP/CP2K标注 → 转换train.xyz → 拆分训练测试集 → NEP训练 → 独立验证 → GPUMD采样 → active.out偏差选择或FPS → 再标注。GPUMDkit不自动替你完成整轮训练和调度。

gpumdkit-slurm是集群附带脚本生成器，不属于上游通用命令；现模板含GPUMD5.8.1与VASP6.4.2，使用本专题5.9.1时优先用yskit生成脚本并检查版本。

实际操作：batch-vasp#

从附件根目录新建这个示例：

python new-case.py batch-vasp
cd work/batch-vasp

执行以下命令：

gpumdkit.sh

交互提示中依次输入（空行表示接受默认值）：

3
301
1
scf
0

也可直接执行附件的bash run-tool.sh，它会读取配套answers.in。

本次生成的参考文件：见附件reference/batch-vasp，其中保留对应结构与输出。自己的输出会写在当前work/batch-vasp目录。

下一例开始前执行cd ../..回到附件根目录；不要把两个例子的输出放在同一目录。

实际操作：batch-gpumd#

从附件根目录新建这个示例：

python new-case.py batch-gpumd
cd work/batch-gpumd

执行以下命令：

gpumdkit.sh

交互提示中依次输入（空行表示接受默认值）：

3
302
0

也可直接执行附件的bash run-tool.sh，它会读取配套answers.in。

本次生成的参考文件：见附件reference/batch-gpumd，其中保留对应结构与输出。自己的输出会写在当前work/batch-gpumd目录。

下一例开始前执行cd ../..回到附件根目录；不要把两个例子的输出放在同一目录。

实际操作：batch-lammps#

从附件根目录新建这个示例：

python new-case.py batch-lammps
cd work/batch-lammps

执行以下命令：

gpumdkit.sh

交互提示中依次输入（空行表示接受默认值）：

3
303
0

也可直接执行附件的bash run-tool.sh，它会读取配套answers.in。

本次生成的参考文件：见附件reference/batch-lammps，其中保留对应结构与输出。自己的输出会写在当前work/batch-lammps目录。

下一例开始前执行cd ../..回到附件根目录；不要把两个例子的输出放在同一目录。

实际操作：batch-cp2k#

从附件根目录新建这个示例：

python new-case.py batch-cp2k
cd work/batch-cp2k

执行以下命令：

gpumdkit.sh

交互提示中依次输入（空行表示接受默认值）：

3
301
2
y
model.xyz template.inp cp2k
0

也可直接执行附件的bash run-tool.sh，它会读取配套answers.in。

本次生成的参考文件：见附件reference/batch-cp2k，其中保留对应结构与输出。自己的输出会写在当前work/batch-cp2k目录。

下一例开始前执行cd ../..回到附件根目录；不要把两个例子的输出放在同一目录。

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