晶創26 (Nano4) GP1 生醫 HPC 實戰教學手冊
—— 以 VS Code (Antigravity) + AI Agent 為核心工作台，從登入到 nf-core 生醫管線的全流程實戰
歡迎來到國網中心晶創26（Nano4 / nano4.nchc.org.tw）GP1 生醫核心設施實戰教學！本教學專為使用 GP1 NGS 運算節點的生醫研究人員與學生設計，本次課程使用計畫 GOV115088、佇列 ngs62g（CPU-only）。
IMPORTANT
🚀 現代化超級電腦開發核心理念：本地 Antigravity（或 VS Code）+ AI Agent 雙核心工作台 (Unified Cockpit)
過去使用超級電腦，開發者常陷於「黑底終端機 + Vim + 繁瑣 scp 下載看圖」的低效流程中。
本系列教學全面採用現代化遠端 IDE 與 AI Agent 協同工作流：
透過筆電上的 Antigravity（或 VS Code）Remote-SSH 連線至 Nano4 登入節點，在同一個工作台內享有高階代碼編輯、Git 視覺化版本控制、Jupyter 互動筆記本、AI Agent（Antigravity 內建 Agent / Codex / Claude Code）、以及 Slurm 批次排程派送與效能監控！
更進一步，Nano4 計算節點可直接連外網，AI Agent 能在 Slurm 作業中直接下載資料與容器，驅動 FastQC、nf-core 等生醫分析管線。
NOTE
本次課程設定：計畫 GOV115088（國網生技醫藥高效能運算推廣與應用計畫），CPU-only，所有 Slurm 作業使用 ngs62g 佇列，並依國網官方規格每個作業固定申請 -c 8 --mem=62G（最長 4 天）。 手冊中的 H200 / GB200 GPU 內容僅供認識叢集架構，本次不操作。 課程分為三堂，每堂 3 小時：第一堂連線與 AI Agent（第 01–02 章）、第二堂 Slurm 與我的 skill（第 03–04 章）、第三堂進階與真實案例（第 05–07 章）；各堂時間安排見課程規劃（講師版）。 貫穿三堂的重點：用自然語言請 AI Agent 協助完成生醫分析，而不是自己背誦、輸入困難的指令；您負責確認 Agent 的計畫與結果是否正確。
📚 目錄索引 (Tutorial Index)
本課程主體共 七章（第 01–07 章）；另附 Nano4 AI Agent 治理守則作為附錄。
| 章節編號 | 教學主題 | 說明與適用場景 | 核心工作台角色 | 快速連結 |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 登入、2FA 與環境管理 | 登入節點連線 (nano4.nchc.org.tw:22)、IDExpert 2FA、專屬 DTN 埠號 (Port 2222) 傳檔、WekaFS 高速儲存架構 (/home vs /work)、以 module 載入生醫工具（FastQC / MultiQC / JDK），並送出第一個 ngs62g 作業。 | 超算地基 初始化 $HOME、載入生醫模組、第一個 Slurm 作業 | 前往章節 |
| 02 | Antigravity Remote-SSH 與三個 AI Agent | Antigravity Remote-SSH 連線設定（搭配 ssh-proxy 只需一次 2FA 認證）、裝上 Antigravity 內建 Agent、Codex、Claude Code 三個 AI Agent 並比較回答、導入專屬 AGENTS.md 系統治理規範，最後示範手動 sbatch 與自然語言派送 FastQC / MultiQC。 | 開發大腦 把 AI Agent 帶到超算上 | 前往章節 |
| 03 | Slurm 語法與作業調度 | 以本課程的 GOV115088 → ngs62g（固定 -c 8 --mem=62G）為標準範例，先以 Lab 0 暖身，看沒有規則檔的 AI 會怎麼做；再練習 sbatch、陣列與相依作業、salloc 互動節點、seff 效能分析，自己改寫陣列作業逐一處理 FASTQ 樣本；接著用自然語言請 AI Agent 多輪完成同樣的工作，並把經驗存成自己的 skill（my-nano4-slurm）；Apptainer 容器（Docker Hub multiqc/multiqc）執行 MultiQC 的 Lab 9 在第三堂進行；H200/GB200 分區僅供參考。 | 調度指揮所 排程、AI 協作與我的 skill | 前往章節 |
| 04 | AI 輔助生醫質控管線 | 以生醫 FASTQ 質控為具象化案例（架構全領域通用），用自己的 skill 請 AI Agent 完成 FastQC / MultiQC，透過連接埠轉送在瀏覽器預覽互動報告，並和 Agent 一起讀懂品質指標；另附登入節點手動執行的對照組。 | AI 協作分析 用自己的 skill 完成質控與判讀 | 前往章節 |
| 05 | AI Agent 自動化 Slurm 排程 | 引導 AI Agent 將登入節點的分析流程重構為 Slurm 批次作業：實作「事前下載離線運算 (Case A)」與「計算節點外網直連動態下載 (Case B)」兩種架構。 | 全流程自動化 AI 排程重構、直接連網批次運算與成果交付 | 前往章節 |
| 06 | AI Agent 技能總匯庫 (Skills Hub) | 將 Nano4 領域知識打包為 AI Agent 專家技能 (nano4-slurm-operations, slurm-job-advisor, ai-agent-slurm-pipeline, nfcore-ampliseq-nano4)，支援 wallet 預檢、ngs62g 官方規格檢查，並用 validate_slurm.sh 抓出 sbatch --test-only 漏掉的錯誤；和自己的 my-nano4-slurm 比較並補強，sync_skills.sh 一次安裝到三個 Agent 的技能目錄。 | 專家技能庫 掛載超算領域專家技能，賦予 AI 即時作戰能力 | 前往章節 |
| 07 | nf-core/ampliseq 真實 16S 案例 | 先手動以官方 test profile 驗證環境，再用保留原始 metadata 與 primer 的公開 paired-end 16S 資料完成分析、判讀結果，最後交由 AI 重現並封裝成 Skill；講師的完整示範結果可從 GitHub Release 下載觀看。 | 完整案例實戰 手動操作 → AI 重現 → Skill 固化 | 前往章節 |
| 附錄 | HPC 專屬 AI Agent 治理守則 (AGENTS.md) | 全工作區通用系統守則，規範嚴禁 sudo、WekaFS /work 儲存分層、module purge、ngs62g 記憶體限制與日誌萬用命名。 | 系統憲法 防止 AI 產生危險指令與超算違規行為 | 查看守則 |
🗺️ 學習路徑與課程相依性 (DAG Roadmap)
本系列手冊以 Antigravity Remote-SSH + AI Agent 為主軸，分三堂課進行：
🖥️ 晶創26 (Nano4) 硬體與網路架構特徵
一張圖看懂：從您的筆電到計算節點
- 使用者 → 登入節點：用 SSH（
nano4.nchc.org.tw:22）登入，或用 Antigravity Remote-SSH 連線；在這裡編輯檔案、請 AI Agent 撰寫腳本並送出作業。 - 登入節點 → Slurm：以
sbatch（批次作業）或srun/salloc（互動式）把工作交給 Slurm，由它排隊並分配資源。 - Slurm → 計算節點：本課程的作業都送到 GP1 生醫 CPU 節點（
ngs62g）；H200 GPU 節點需要具 GPU 權限的計畫，本次不使用。
GP1 生醫核心設施的組成
| GP1 節點 | 規格（每個節點） | 本課程 |
|---|---|---|
CPU 節點（25a-cpn*） | 128 cores、約 1000 GB 記憶體 | ✅ GOV115088 → ngs62g，每個作業固定 -c 8 --mem=62G（2026-09-23 可排程的節點為 13 台：25a-cpn[01-10,16-18]） |
H200 GPU 節點（25a-hgpn[175-177]） | 8 × H200 GPU | ❌ 需具 GPU 權限的生醫計畫（ngs1gpu～ngs8gpu） |
大記憶體節點（25a-mpn*，2 台） | 128 cores、約 6000 GB 記憶體 | ❌ 需 MST109178 等生醫平台計畫（ngs1500g～ngs6t） |
右側的 H200 GPU 叢集與 GB200 NVL72 屬於 Nano4 的一般 AI 資源，與 GP1 共用 /home、/work 儲存，本課程僅供參考。
網路與儲存特徵
GP1 生醫節點（NGS CPU 25a-cpn*、大記憶體 25a-mpn*）是 Nano4 叢集的一部分，與 H200 / GB200 GPU 節點共用登入節點與 /work 儲存；本次課程只使用 NGS CPU 節點，GPU 節點僅供參考。Nano4 與傳統超算叢集（如 Taiwania 1 / F1）相比，具備以下特徵：
- 外網直連能力：計算節點原生具備外網連線能力，在 Slurm 作業中直接下載 FASTQ（NCBI/ENA）、參考資料庫與容器映像，無需再啟動 Login Node Proxy 守護行程。
- 高速 WekaFS 儲存：專用高速磁區掛載於
/work/${USER}（GOV 計畫預設約 100 GB，實際配額以hfsquota為準），速度遠超傳統 NFS，請務必將定序資料、參考資料庫、容器快取與虛擬環境建置於此。 - 專用資料傳輸節點 (DTN)：檔案傳輸專用通訊埠為 Port 2222，透過 SFTP / SCP 傳檔可享有最大頻寬且不干擾登入連線。
🌐 線上閱讀與 GitHub Pages (Online Documentation)
本教學手冊已整合 VitePress 與 GitHub Actions 自動部署，可直接透過瀏覽器線上閱讀：
- 📖 線上教學手冊 (GitHub Pages)：https://gemini960114.github.io/Nano4-Docs/
- 📦 GitHub 專案原始碼：https://github.com/gemini960114/Nano4-Docs
🔗 國網中心官方參考技術文件
本教學深度整合了國網中心官方指南與實戰驗證，相關手冊請參閱：