• ctgpgpu4:
  • Servidor PowerEdge R730
  • 2 procesadores Intel Xeon E52623v4
  • 128 GB de memoria RAM (4 DDR4 DIMM a 2400MHz)
  • 2 x Nvidia GP102GL 24GB [Tesla P40] (2016)
  • Sistema operativo AlmaLinux 9.1
    • Cuda 12.0
    • * Slurm para la gestión de colas de trabajo de uso obligatorio.

• Servidores no cluster de computación HPC: Cluster de computación HPC
• Servidores no CESGA: Solicitar acceso

• ctgpgpu5:
  • Servidor PowerEdge R730
  • 2 procesadores Intel Xeon E52623v4
  • 128 GB de memoria RAM (4 DDR4 DIMM a 2400MHz)
  • 2 tarxeta Nvidia GP102GL [Tesla P40]
  • Sistema operativo Ubuntu 18.04
    • Slurm para la gestión de colas de trabajo de uso obligatorio.
    • Modules para la gestión de versiones de bibliotecas.
    • Driver Nvidia 450.119.03 para CUDA versión 11.0
    • OpenCV 2.4 y 3.4
    • Atlas 3.10.3
    • MAGMA
    • TensorFlow
    • Caffee
• ctgpgpu6:
  • Servidor SIE LADON 4214
  • 2 procesadores Intel Xeon Silver 4214
  • 192 GB de memoria RAM (12 DDR4 DIMM a 2933MHz)
  • Nvidia Quadro P6000 24GB (2018)
  • Nvidia Quadro RTX8000 48GB (2019)
  • 2 x Nvidia A30 24GB (2020)
  • Sistema operativo Centos 7.9
    • Driver Nvidia 535.86.10 para CUDA 12.2
• ctgpgpu9:
  • Servidor Dell PowerEdge R750
  • 2 procesadores Intel Xeon Gold 6326
  • 128 GB de memoria RAM
  • 2x NVIDIA Ampere A100 de 80 GB
  • Sistema operativo AlmaLinux 8.6
    • Driver NVIDIA 515.48.07 para CUDA 11.7
• ctgpgpu10:
  • Servidor Dell PowerEdge R750
  • 2 procesadores Intel Xeon Gold 5317
  • 128 GB de memoria RAM
  • NVIDIA Ampere A100 de 80 GB
  • Sistema operativo AlmaLinux 8.7
    • Driver NVIDIA 525.60.13 para CUDA 12.0
• ctgpgpu11:
  • Servidor Gybabyte G482-Z54
  • 2 procesadores AMD EPYC 7413 @2,65 GHz 24c
  • 256 GB de memoria RAM
  • 5 x NVIDIA Ampere A100 de 80 GB
  • Sistema operativo AlmaLinux 9.1
    • Driver NVIDIA 520.61.05 para CUDA 11.8
• ctgpgpu12:
  • Servidor Dell PowerEdge R760
  • 2 procesadores Intel Xeon Silver 4410Y
  • 384 GB de memoria RAM
  • 2 x NVIDIA Hopper H100 de 80 GB
  • Sistema operativo AlmaLinux 9.2
    • Driver NVIDIA 555.42.06 para CUDA 12.5

Non todos os servidores están dispoñibles en todo momento para calqueira uso. Para acceder aos servidores, hai que solicitalo previamente a través do formulario de incidencias. Os usuarios que non teñan permiso de acceso recibirán unha mensaxe de contrasinal incorrecto.

Para conectarse ós servidores, debes facelo a través de SSH. O nome e as direccións IP dos servidores son as seguintes:

• ctgpgpu4.inv.usc.es - 172.16.242.201:22
• ctgpgpu5.inv.usc.es - 172.16.242.202:22
• ctgpgpu6.inv.usc.es - 172.16.242.205:22
• ctgpgpu9.inv.usc.es - 172.16.242.94:22
• ctgpgpu10.inv.usc.es - 172.16.242.95:22
• ctgpgpu11.inv.usc.es - 172.16.242.96:22
• ctgpgpu12.inv.usc.es - 172.16.242.97:22

A conexión só está dispoñible dende a rede do centro. Para conectarse dende outras localizacións ou dende a rede da RAI é preciso facer uso da VPN ou da parasela SSH.

Os servidores apáganse para aforrar enerxía ó non detectar actividade algunha durante unha hora. Para acendelos de novo, podes facer uso da ferramenta de acendido remoto.

Os servidores entenden como actividade:

• calquera sesión SSH aberta,
• calquera sesión de screen sen rematar

Nos servidores nos que hai un xestor de colas é obrigatorio o seu uso para enviar traballos e así evitar conflitos entre procesos, xa que non se deben executar dous traballos ó mesmo tempo.

Para enviar un traballo á cola utilízase o comando srun:

srun programa_cuda argumentos_programa_cuda

O proceso srun agarda a que o traballo se execute para devolver o control ó usuario. Se non se quere agardar, pódense utilizar xestores de sesións de consola coma screen, e así poder deixar o traballo á espera e desconectar a sesión sen preocuparse e recuperar a saída de consola máis adiante.

Alternativamente, pódese utilizar nohup e pasar o traballo a segundo plano con &. Neste caso a saída gárdase no arquivo nohup.out:

nohup srun programa_cuda argumentos_programa_cuda &

Para ver o estado da cola utilízase o comando squeue. O comando mostra unha saída similar a esta:

JOBID PARTITION     NAME     USER  ST       TIME  NODES NODELIST(REASON)
9  servidore ca_water pablo.qu    PD       0:00      1 (Resources)
10 servidore ca_water pablo.qu    PD       0:00      1 (Priority)
11 servidore ca_water pablo.qu    PD       0:00      1 (Priority)
12 servidore ca_water pablo.qu    PD       0:00      1 (Priority)
13 servidore ca_water pablo.qu    PD       0:00      1 (Priority)
14 servidore ca_water pablo.qu    PD       0:00      1 (Priority)
 8 servidore ca_water pablo.qu     R       0:11      1 ctgpgpu2

Tamén pode obterse unha vista interactiva, actualizada cada segundo, co comando smap:

smap -i 1