Q&A

平台登录与费用

登录计费平台还需要 WebVPN 吗？

不需要，直接打开 vpn-auto.songclouddata.com 即可。只有本地软件连接内网 SSH 或 SFTP时，才需要按对应的网络说明操作。

新版在哪里看余额、充值和费用？

登录后打开“我的钱包”查看余额和机时费，点击“充值机时费”可用已有余额转入。任务用量及结算费用在“任务明细”查看，完整步骤见计费平台使用说明。

提交后没看到任务，可以再提交一次吗？

先用返回的任务 ID 查询并刷新列表。如果提交时提示超时或结果待核对，先点击“核对提交结果”，确认原任务是否已提交，不要立即重复操作。

VPN 连接

在哪里下载 VPN 配置？

登录网页版客户端，打开“个人信息 → VPN 配置”，点击“下载 VPN 配置”，保存个人 .ovpn 文件，再导入 OpenVPN 客户端。下载链接及图文操作见 OpenVPN 连接指南。

为什么没有“下载 VPN 配置”按钮？

该入口需要账号已开通 OpenVPN 权限。请联系工作人员确认，开通后点击“VPN 配置”处的“刷新”。

脚本与计算任务

Q1：我要提交一个shell命令，如mpirun XXX或者python XXX等，该怎么运行？

此处以运行python为例

# 1. 创建虚拟环境
$ module load conda # 加载conda环境
$ conda create -n hello_world python=3.11 # 创建名为hello_world的python版本为3.11的环境
$ conda activate hello_world # 激活此环境

# 2. 复制示例文件夹
$ cd ~ && cp $EXAMPLEDIR . -r  # 复制示例文件到主目录
$ cd examples/04-conda/01-hello_world # 切换到示例文件
$ cat sub-conda.sh # 查看文件内容
#!/bin/bash -l
#SBATCH --job-name=conda                    # 任务名称:conda
#SBATCH --nodes=1                           # 申请节点数:1
#SBATCH --ntasks=1                          # 总task数:128             -> MPI
#SBATCH --cpus-per-task=1                   # 每个task使用的CPU数:1     -> OMP
#SBATCH --partition=zen2                  # 提交的任务分区:zen2分区
## 上述行##号为注释，#为打开
##################分割##################
echo "before activate env,the python is $(which python)"
module load conda
conda activate hello_world
echo "after activate env,the python is $(which python)"
python <<EOF
print("hello world")
EOF

# 3. 在debug分区上做测试，确保脚本无报错
$ sbatch -p debug sub-conda.sh # 提交任务
Submitted batch job XXX # XXX是此任务的jobid
$ cat slurm-XXX.out # 查看输出
before activate env,the python is /public1/arch/common/software/other/conda/2024.06/bin/python
after activate env,the python is /public1/home/test/.conda/envs/hello_world/bin/python
hello world
# 可以看到我们已经成功调用了hello_world环境下的python，并且得到正确的输出

# 4. 在zen2分区提交正式作业
# 此时我们可以简化原脚本中的指令，删除echo输出
$ cat sub-conda.sh # 查看文件内容
#!/bin/bash -l
#SBATCH --job-name=conda                    # 任务名称:vasp
#SBATCH --nodes=1                           # 申请节点数:1
#SBATCH --ntasks=1                          # 总task数:128             -> MPI
#SBATCH --cpus-per-task=1                   # 每个task使用的CPU数:1     -> OMP
#SBATCH --partition=zen2                  # 提交的任务分区:zen2分区
## 上述行##号为注释，#为打开
##################分割##################
module load conda
conda activate hello_world
python <<EOF
print("hello world")
EOF
$ sbatch sub-conda.sh # 脚本里面已经指定了zen2分区，无需再次指定
Submitted batch job XXX # XXX是此任务的jobid

# 5. 任务管理工具
$ squeue # 查看任务状态
$ scancel XXX # 取消此任务
$ scontrol show job XXX # 查看任务详情