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[交流]
机时越来越贵之后，我把一部分 DFT 流程搬到了 AI 计算平台上
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最近试了两个月的 AI 计算工具，写点用下来的东西，不是安利。 做计算的人今年都有同感：机时贵、排队长、算完一堆结果散在各Project 目录里，两个月后自己都不知道哪组参数对应哪个结论。 吸引我的不是"AI 能算"，是它不预定义工作流——你配一个自己的小队，文献、计算、数据处理分给不同队员，协作顺序自己定。 计算上我最在意的三点： 1. 分级筛选省机时。传统做法所有候选统一上高精度，它是先用低成本方法大范围初筛，再按中间结果调精度，只对有潜力的投高精度。扫十几个位点带不同覆盖度的时候，省的不只是钱，是排队那几周。 2. 长任务不用守。一次高精度计算跑一两天是常事，我最怕跑着跑着 SSH 掉。实测下来不用再盯终端，断了也不至于全盘重来。 3. 算完的东西有地方放。CIF、收敛曲线、吸附能、电荷重分布、DOS、能带图，全在一个画布上自由拖拽比对。以前得在几个软件里来回切，比着比着忘了在看哪组。 不好用的也说一下：定量结果必须自己核。它给过一个缺陷形成能，趋势对但绝对值差 0.3 eV，这个量级写进结论是出事；收敛它会重试，但不判断算得对不对，k 点、spin 还得自己盯。 官方口径的benchmark 和成本大家自己看报告判断。 注册链接在下面，感兴趣的可以试试 https://mira.deepprinciple.com/chat?invite_code=CN-5OUY3RI4 |
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