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es:centro:servizos:servidores_de_computacion_gpgpu [2020/05/08 13:15] – [Descripción del servicio] fernando.guillenes:centro:servizos:servidores_de_computacion_gpgpu [2023/01/11 13:58] (actual) – [Descripción del servicio] fernando.guillen
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 Servidores con gráficas: Servidores con gráficas:
  
-  * ''ctgpgpu1'': 
-    * Servidor Supermicro X8DTG-D 
-    * 2 procesadores [[http://ark.intel.com/products/40200|Intel Xeon E5520]] 
-    * 10 GB de memoria RAM (5 DIMM a 1333 MHz) 
-    * 2 tarjetas Nvidia GF100 [Tesla S2050] 
-      * Algunas de las tarjetas se encuentra temporalmente en otro servidor para unas pruebas. Por lo tanto, de momento sólo hay una tarjeta disponible. 
-    * Sistema operativo Ubuntu 10.04 
-      * CUDA versión 5.0 
-  * ''ctgpgpu2'': 
-    * Servidor Dell Precision R5400 
-    * 2 procesadores [[http://ark.intel.com/products/33082/|Intel Xeon E5440]] 
-    * 8 GB de memoria RAM (4 DDR2 FB-DIMM a 667 MHz) 
-    * 1 tarjeta Nvidia GK104 [Geforce GTX 680] 
-    * Sistema operativo Ubuntu 18.04 
-      * Slurm (//de uso obligatorio para la gestión de trabajos//) 
-      * CUDA 9.2 (//repositorio oficial de Nvidia//) 
-      * Docker-ce 18.06 (//repositorio oficial de Docker//) 
-      * Nvidia-docker 2.0.3 (//repositorio oficial de Nvidia//) 
-      * Nvidia cuDNN v7.2.1 for CUDA 9.2 
-      * Intel Parallel Studio Professional for C++ 2015 (//¡licencia única, avisa si vas a utilizarlo!//) 
   * ''ctgpgpu3'':   * ''ctgpgpu3'':
     * Servidor PowerEdge R720     * Servidor PowerEdge R720
Línea 34: Línea 14:
     * Sistema operativo Ubuntu 18.04     * Sistema operativo Ubuntu 18.04
       * Slurm (//de uso obligatorio para la gestión de trabajos//)       * Slurm (//de uso obligatorio para la gestión de trabajos//)
-      * CUDA 9.2 (//repositorio oficial de Nvidia//)+      * CUDA 10.2 (//repositorio oficial de Nvidia//)
       * Docker-ce 18.06 (//repositorio oficial de Docker//)       * Docker-ce 18.06 (//repositorio oficial de Docker//)
       * Nvidia-docker 2.0.3 (//repositorio oficial de Nvidia//)       * Nvidia-docker 2.0.3 (//repositorio oficial de Nvidia//)
Línea 56: Línea 36:
       * 128 GB de memoria RAM (4 DDR4 DIMM a 2400MHz)       * 128 GB de memoria RAM (4 DDR4 DIMM a 2400MHz)
       * 2 tarxeta Nvidia GP102GL [Tesla P40]       * 2 tarxeta Nvidia GP102GL [Tesla P40]
-      * Sistema operativo Ubuntu 16.04+      * Sistema operativo Ubuntu 18.04
           * **Slurm para la gestión de colas de trabajo de uso obligatorio**.           * **Slurm para la gestión de colas de trabajo de uso obligatorio**.
           * ** Modules para la gestión de versiones de bibliotecas**.           * ** Modules para la gestión de versiones de bibliotecas**.
-          * CUDA versión 9.0+          * CUDA versión 11.0
           * OpenCV 2.4 y 3.4           * OpenCV 2.4 y 3.4
           * Atlas 3.10.3           * Atlas 3.10.3
Línea 70: Línea 50:
       * 192 GB de memoria RAM (12 DDR4 DIMM a 2933MHz)        * 192 GB de memoria RAM (12 DDR4 DIMM a 2933MHz) 
       * Nvidia Quadro P6000 24GB (2018)       * Nvidia Quadro P6000 24GB (2018)
 +      * Nvidia Quadro RTX8000 48GB (2019)
       * Sistema operativo Centos 7.7       * Sistema operativo Centos 7.7
           * Driver Nvidia 418.87.00 para CUDA 10.1           * Driver Nvidia 418.87.00 para CUDA 10.1
Línea 75: Línea 56:
           * [[https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker | Nvidia-docker  ]]           * [[https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker | Nvidia-docker  ]]
   * ''ctgpgpu7'':    * ''ctgpgpu7'': 
-      * Servidor Dell PowerEdge R740 +      * Integrado en el clúster de computación como hpc-gpu2.
-      * 2 procesadores  [[https://ark.intel.com/content/www/us/en/ark/products/193388/intel-xeon-gold-5220-processor-24-75m-cache-2-20-ghz.html|Intel Xeon Gold 5220]] +
-      * 192 GB de memoria RAM (12 DDR4 DIMM a 2667MHz)  +
-      * 2 x Nvidia Tesla V100S 32GB (2019) +
-      * Sistema operativo Centos 8.1 +
-          * **Slurm para la gestión de colas de trabajo de uso obligatorio**. +
-          * ** Modules para la gestión de versiones de bibliotecas**. +
-          * Driver Nvidia 440.64.00 para CUDA 10.2 +
-          * Docker 19.03 +
-          * [[  https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker | Nvidia-docker  ]]+
   * ''ctgpgpu8'':    * ''ctgpgpu8'': 
-      * Servidor Dell PowerEdge R740 +      * Integrado en el clúster de computación como hpc-gpu1.
-      * 2 procesadores  [[https://ark.intel.com/content/www/us/en/ark/products/193388/intel-xeon-gold-5220-processor-24-75m-cache-2-20-ghz.html|Intel Xeon Gold 5220]] +
-      * 192 GB de memoria RAM (12 DDR4 DIMM a 2667MHz)  +
-      * 2 x Nvidia Tesla V100S 32GB (2019) +
-      * Sistema operativo Centos 8.1 +
-          * **Slurm para la gestión de colas de trabajo de uso obligatorio** +
-          * ** Modules para la gestión de versiones de bibliotecas**. +
-          * Driver Nvidia 440.64.00 para CUDA 10.2 +
-          * Docker 19.03 +
-          * [[  https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker | Nvidia-docker  ]]+
 ===== Alta en el servicio ===== ===== Alta en el servicio =====
-Todos los usuarios del CiTIUS pueden acceder a este servicio, pero para eso deben solicitarlo previamente a través del [[https://citius.usc.es/uxitic/incidencias/add|formulario de incidencias]]. Mientras no lo hagan, recibirán un mensaje de contraseña incorrecta.+Aunque todos los usuarios del CiTIUS pueden acceder a este servicio, no todos los servidores están disponibles permanentemente, por lo que deben solicitarlo previamente a través del [[https://citius.usc.es/uxitic/incidencias/add|formulario de incidencias]]. Mientras no lo hagan, recibirán un mensaje de contraseña incorrecta.
  
 ===== Manual de usuario ===== ===== Manual de usuario =====
 ==== Conexión con los servidores ==== ==== Conexión con los servidores ====
 Para conectarse a los servidores, debes hacerlo a través de SSH. El nombre y las direcciones IP de los servidores son las siguientes: Para conectarse a los servidores, debes hacerlo a través de SSH. El nombre y las direcciones IP de los servidores son las siguientes:
-  * ctgpgpu1.inv.usc.es - 172.16.242.91:1301 +
-  * ctgpgpu2.inv.usc.es - 172.16.242.92:22+
   * ctgpgpu3.inv.usc.es - 172.16.242.93:22   * ctgpgpu3.inv.usc.es - 172.16.242.93:22
   * ctgpgpu4.inv.usc.es - 172.16.242.201:22   * ctgpgpu4.inv.usc.es - 172.16.242.201:22
   * ctgpgpu5.inv.usc.es - 172.16.242.202:22   * ctgpgpu5.inv.usc.es - 172.16.242.202:22
 +  * ctgpgpu6.inv.usc.es - 172.16.242.205:22
 +  * ctgpgpu7.inv.usc.es - 172.16.242.207:22
 +  * ctgpgpu8.inv.usc.es - 172.16.242.208:22
  
-La conexión solo está disponible desde la red del centro. Para conectarse desde otras localizaciones o desde la red de la RAI es necesario hacer uso de la [[:centro:servicios:vpn:start|VPN]] o de la [[:centro:servicios:pasarela_ssh|parasela SSH]].+La conexión solo está disponible desde la red del centro. Para conectarse desde otras localizaciones o desde la red de la RAI es necesario hacer uso de la [[es:centro:servicios:vpn:start|VPN]] o de la [[:centro:servicios:pasarela_ssh|parasela SSH]].
  
 ==== Apagado/encendido de los equipos ==== ==== Apagado/encendido de los equipos ====
Línea 119: Línea 84:
 ==== Gestión de los trabajos con SLURM ==== ==== Gestión de los trabajos con SLURM ====
  
-En ''ctgpgpu2'', en ''ctgpgpu3'' y en ''ctgpgpu5'' hay un gestor de colas instalado para enviar trabajos y así evitar conflictos entre procesos, ya que no se deben ejecutar dos trabajos al mismo tiempo.+En los servidores en los que hay un gestor de colas instalado para enviar trabajos es obligatorio su uso para evitar conflictos entre procesos, ya que no se deben ejecutar dos trabajos al mismo tiempo.
  
 Para enviar un trabajo a la cola se utiliza el comando ''srun'': Para enviar un trabajo a la cola se utiliza el comando ''srun'':
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   srun programa_cuda argumentos_programa_cuda   srun programa_cuda argumentos_programa_cuda
  
-El proceso ''srun'' espera a que el trabajo se ejecute para devolver el control al usuario. Si no se quiere esperar, se pueden utilizar gestores de sesiones de consola como ''screen'' (hay disponible una [[centro:ubuntu-12.04-citius:screen|guía en vídeo]] muy sencilla de seguir), y así poder dejar el trabajo a la espera y desconectar la sesión sin preocuparse y recuperar la salida de consola más adelante.+El proceso ''srun'' espera a que el trabajo se ejecute para devolver el control al usuario. Si no se quiere esperar, se pueden utilizar gestores de sesiones de consola como ''screen'' , y así poder dejar el trabajo a la espera y desconectar la sesión sin preocuparse y recuperar la salida de consola más adelante.
  
 Alternativamente, se puede utilizar ''nohup'' y pasar el trabajo a segundo plano con ''&''. En este caso la salida se guarda en el archivo ''nohup.out'': Alternativamente, se puede utilizar ''nohup'' y pasar el trabajo a segundo plano con ''&''. En este caso la salida se guarda en el archivo ''nohup.out'':