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update: memory usage and ai2-kit
chenggroup · Sep 21, 2023 · 3b275ed · 3b275ed
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commit 3b275ed
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diff --git a/docs/wiki/cluster_usage/cluster_usage.md b/docs/wiki/cluster_usage/cluster_usage.md
@@ -186,6 +186,14 @@ mpiexec.hydra cp2k.popt input.inp >& output_$LSB_JOBID
 
 可以看到，任务提交脚本实际上是一个具有特殊注释格式的 bash 脚本。因此在加载环境后，可以使用 bash 语法来设置环境变量、控制任务运行的路径、进行批处理等等。
 
+!!! danger "注意"
+    对于 `fat` 和 `gpu*` 队列，请 **务必** 指定作业所需的内存不小于自己任务实际需要内存大小！
+    否则可能会因为其他人任务尚未结束而迟迟无法运行，或因为申请了过多的内存资源而使得其他任务无法提交。
+    为了公平使用，请一定遵守上述规则。 **管理员会根据用户反馈直接清除未遵循规范的任务。**
+
+    相应地，其他计算队列通常会一个任务独占若干节点，因而不需要设置内存，保持默认——占满即可。
+    考虑到 DFT 计算本身对内存有一定需求，请务必注意自己的设置符合实际情况，以免浪费宝贵的时间和机时。
+
 ### 作业提交
 
 若用户已经准备好相应计算的输入和提交脚本，则可以对任务进行提交。例如提交脚本文件名为`cp2k.slurm`，则提交命令为：

diff --git a/docs/wiki/software_usage/DP-GEN.md b/docs/wiki/software_usage/DP-GEN.md
@@ -10,14 +10,18 @@ comments: true
 
 Deep Potential Generator (DP-GEN) 是一个将神经网络势能（machine learning potential）和主动学习（active learing）结合起来的工作流。该包主要由张林峰（普林斯顿大学），王涵（北京应用物理与计算数学研究所）开发。如有问题，可以向他们询问。
 
+!!! info "提示"
+    考虑到 DP-GEN 在集群运行可能存在一定的性能问题，推荐尝试 [ai<sup>2</sup>-kit](https://github.com/chenggroup/ai2-kit) 运行势函数训练的 Close Loop Learning (CLL) 任务。
+
 以下为参考信息：
 
 - [GitHub](https://github.com/deepmodeling/dpgen)
 - 参考文献：[Active learning of uniformly accurate interatomic potentials for materials simulation](https://journals.aps.org/prmaterials/abstract/10.1103/PhysRevMaterials.3.023804)
 
 !!! warning None
-    此页面仅限提供贡献者对于该软件的理解，如有任何问题请联系贡献者。建议在阅读此篇前先对DeePMD-kit有一定了解。
-指路：[DeePMD-kit](./DP-GEN.md)
+    此页面仅限提供贡献者对于该软件的理解，如有任何问题请联系贡献者。建议在阅读此篇前先对DeePMD-kit有一定了解。<br>
+    指路：[DeePMD-kit](./DeePMD-kit.md)
+
 
 DP-GEN的工作流是由以下三步组成的循环：