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es:centro:servizos:servidores_de_computacion_gpgpu [2018/07/30 12:39] – fernando.guillenes:centro:servizos:servidores_de_computacion_gpgpu [2020/05/08 13:15] – [Descripción del servicio] fernando.guillen
Línea 3: Línea 3:
 ===== Descripción del servicio ===== ===== Descripción del servicio =====
  
-Dos servidores con gráficas:+Servidores con gráficas:
  
   * ''ctgpgpu1'':   * ''ctgpgpu1'':
Línea 18: Línea 18:
     * 8 GB de memoria RAM (4 DDR2 FB-DIMM a 667 MHz)     * 8 GB de memoria RAM (4 DDR2 FB-DIMM a 667 MHz)
     * 1 tarjeta Nvidia GK104 [Geforce GTX 680]     * 1 tarjeta Nvidia GK104 [Geforce GTX 680]
-    * Sistema operativo Ubuntu 14.04 +    * Sistema operativo Ubuntu 18.04 
-      * **Slurm para la gestión de colas de trabajo de uso obligatorio**. +      * Slurm (//de uso obligatorio para la gestión de trabajos//) 
-      * CUDA versión 8.0 +      * CUDA 9.2 (//repositorio oficial de Nvidia//) 
-      * OpenBLAS +      * Docker-ce 18.06 (//repositorio oficial de Docker//) 
-      * NVIDIA cuDNN v4 Release Candidate for CUDA 7 and later (en ''/opt/cudnn'') +      * Nvidia-docker 2.0.3 (//repositorio oficial de Nvidia//) 
-      * NVIDIA DIGITS 3.0.0 +      * Nvidia cuDNN v7.2.1 for CUDA 9.2 
-      * Lapack 3.5.0 +      * Intel Parallel Studio Professional for C++ 2015 (//¡licencia única, avisa si vas a utilizarlo!//)
-      * Magma 1.7.0 (compilado con OpenBLAS) +
-      * Caffe git@03a84bf (cercana a 1.0 rc-2, compilado con OpenBLAS y soporte cuDNN, en ''/opt/caffe'') +
-      * Intel Parallel Studio Professional for C++ 2015 (licencia única, ¡avisa si vas a usarlo!)+
   * ''ctgpgpu3'':   * ''ctgpgpu3'':
     * Servidor PowerEdge R720     * Servidor PowerEdge R720
Línea 35: Línea 32:
       * Gigabyte GeForce GTX Titan 6GB (2014)       * Gigabyte GeForce GTX Titan 6GB (2014)
       * Nvidia Titan X Pascal 12GB (2016)       * Nvidia Titan X Pascal 12GB (2016)
-      * Nvidia Titan Xp 12GB (2017) +    * Sistema operativo Ubuntu 18.04 
-      * Nvidia Quadro P6000 24GB (2018) +      * Slurm (//de uso obligatorio para la gestión de trabajos//) 
-    * Sistema operativo Ubuntu 14.04 +      * CUDA 9.2 (//repositorio oficial de Nvidia//) 
-      * **Slurm para la gestión de colas de trabajo de uso obligatorio**. +      * Docker-ce 18.06 (//repositorio oficial de Docker//) 
-      * CUDA versión 8.0 +      * Nvidia-docker 2.0.3 (//repositorio oficial de Nvidia//) 
-      * NVIDIA cuDNN v5 for CUDA 7.5 (en ''/opt/cudnn'') +      * Nvidia cuDNN v7.2.1 for CUDA 9.2 
-      * Cudarray (compilado usando cuDNN, versión de junio de 2016) +      * Intel Parallel Studio Professional for C++ 2015 (//¡licencia única, avisa si vas a utilizarlo!//) 
-      * Magma 1.4.1 beta +      * ROS Melodic Morenia (//repositorio oficial de ROS//)
-      * Intel Parallel Studio Professional for C++ 2015 (licencia única, ¡avisa si vas a usarlo!)+
   * ''ctgpgpu4'':   * ''ctgpgpu4'':
       * Servidor PowerEdge R730       * Servidor PowerEdge R730
Línea 61: Línea 57:
       * 2 tarxeta Nvidia GP102GL [Tesla P40]       * 2 tarxeta Nvidia GP102GL [Tesla P40]
       * Sistema operativo Ubuntu 16.04       * Sistema operativo Ubuntu 16.04
-          * **Slurm para a xestión de colas de traballo de uso obrigatorio**.+          * **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 9.0
Línea 69: Línea 65:
           * TensorFlow           * TensorFlow
           * Caffee           * Caffee
 +  * ''ctgpgpu6'':  
 +      * Servidor SIE LADON 4214 
 +      * 2 procesadores  [[https://ark.intel.com/content/www/us/en/ark/products/193385/intel-xeon-silver-4214-processor-16-5m-cache-2-20-ghz.html|Intel Xeon Silver 4214]] 
 +      * 192 GB de memoria RAM (12 DDR4 DIMM a 2933MHz)  
 +      * Nvidia Quadro P6000 24GB (2018) 
 +      * Sistema operativo Centos 7.7 
 +          * Driver Nvidia 418.87.00 para CUDA 10.1 
 +          * Docker 19.03 
 +          * [[https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker | Nvidia-docker  ]] 
 +  * ''ctgpgpu7'':  
 +      * Servidor Dell PowerEdge R740 
 +      * 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'':  
 +      * Servidor Dell PowerEdge R740 
 +      * 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://old.citius.usc.es/uxitic/incidentes/add|formulario de incidentes]]. Mientras no lo hagan, recibirán un mensaje de contraseña incorrecta.+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.
  
 ===== Manual de usuario ===== ===== Manual de usuario =====
Línea 77: Línea 103:
 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   * ctgpgpu1.inv.usc.es - 172.16.242.91:1301
-  * ctgpgpu2.inv.usc.es - 172.16.242.92:1301 +  * ctgpgpu2.inv.usc.es - 172.16.242.92:22 
-  * ctgpgpu3.inv.usc.es - 172.16.242.93:1301+  * 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 - 172.16.242.201:22+  * ctgpgpu5.inv.usc.es - 172.16.242.202:22
  
 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 [[:centro:servicios:vpn:start|VPN]] o de la [[:centro:servicios:pasarela_ssh|parasela SSH]].