这是本文档旧的修订版！
使用Job Manager向本地计算机上提交作业
最新版的 QuantumATK NanoLab 提供了功能灵活的Job Manager，可以配置实现：
- 作业排队、运行、管理；
- 管理本地计算机、远程的计算用服务器。
本文介绍在本地计算机上提交计算。
注意
- 这里本地计算机的含义是“启动NanoLab图形界面的计算机”。
- 如果需要了解在远程计算机（即 NanoLab 运行的计算机与运行QuantumATK的计算的服务器不同）上，请参考：
本地机计算队列
在安装好QuantumATK时，软件自动创建本地计算队列（Local）。将作业提交到 Local 队列即在本地计算机上进行计算。在Local队列进行计算时，可以手动开始计算：
也可以选择自动开始计算，并设置根据硬件资源情况选择同时可以运行的作业个数：
提交作业数超出时自动排队计算。
计算作业设置
打开一个 project 或者创建一个新的 project，设置一个新的计算脚本。
将此脚本拖动到Job Manager上，选择 local 队列。
计算作业的状态是“pending”，点击Job Settings图标，可以编辑作业的设置。
Job Settings界面主要包括三个部分：
- Job Type（作业类型）
- Job properties（任务属性）
- MPI settings（MPI并行设置）
作业类型可选：
Serial（串行）：仅使用一个物理核心运行作业- MPI并行：对于多数计算计算，我们推荐MPI并行，这可以大大提高了计算效率。 新版的QuantumATK内置并行计算支持，可以直接使用。
例如提交MPI并行计算时，选择MPI Parallel方式（即在Job Settings中选择Multiprocess parallel），输入合适的进程数：
点击OK设定作业性质。
回到Job Manager，右侧表中列出了所有计算执行的设置细节：
- QuantumATK的可执行文件路径；
- Python脚本和log文件的名字；
- 作业模式（mode）为serial，核数（processors）为1，线程数为1，等等。
开始执行计算作业
回到Job Manager，点击Run（运行）图标开始执行计算作业。作业状态从“Pending”到“Running”。
查看计算过程和系统负载
计算作业执行过程中 task state不断变化“Finished”。点击LOG图标可以查看作业日志。
在计算过程中查看系统负载和进程情况，可以看到一个atkpython进程运行，但同时有多个核被占用。这表明任务被分解成多个线程分发在不同的核上。
在计算的过程中，可以查看系统的负载，从下图看到，可以看到串行计算仅使用一个CPU核：
尽管计算只使用了一个核，但是计算可能从一个硬件的一个核转移到另一个核。
重新提交计算
使用“Resubmit”按钮可以重新提交计算脚本。在此之前如果修改了计算脚本，则重新提交计算会应用这些更改。
默认的计算作业类型（Type）为“多线程”（Threaded），如果想选择“Serial”或“Multiprocess parallel”应在启动计算之前。
终止正在进行的计算
要停止正在进行的计算，可以在Job Manager里点击“stop execution of job”。然而，这可能并不会终止正在进行的后台计算。需要用户手动结束进程。
删除队列中的计算作业
使用“Trash”按钮可以删除队列里的作业，正在执行的计算作业请先终止再删除，删除计算作业不会删除任何与作业相关的文件。
