Cluster de Supercomputación - Servicio de Cálculo Científico

El Clúster de supercomputación de la UPV está abierto al uso por todos sus investigadores UPV a través de los grupos de investigación.

El acceso a los investigadores individuales lo gestiona el responsable de grupo desde su Intranet.

Actualmente se dispone de dos sistemas de Supercomputación, Rigel y Sirius, cada uno con sus capacidades y peculiaridades

Cluster de cálculo científico Rigel

1. Introducción al clúster Sirius HPC
2. Acceso y herramientas básicas del sistema : Cómo conectarse al clúster, cómo usar SSH, modules, cron, screen y algunos comandos de Linux.
3. Entorno de software y paralelización : Software disponible en el clúster, como Intel WAPI, Nvidia SDK, HPCX y Valgrind, y repaso de algunos conceptos de paralelización con OpenMP, MPI y GPU

1. Arquitectura y herramientas de slurm : Conceptos básicos de slurm, como los nodos, las particiones, las tareas, los jobs y los steps, y los comandos principales para gestionarlos.
2. Lanzamiento de jobs interactivos y pasivos : Diferencias entre usar srun, salloc y sbatch para lanzar trabajos de forma interactiva o pasiva, y los parámetros que se pueden definir para especificar los recursos.
3. Preguntas y dudas comunes

1. Slurm commands : Comandos básicos de Slurm para gestionar los recursos, las particiones, los nodos y los trabajos.
2. Ejemplos de scripts : Varios ejemplos de scripts para lanzar trabajos con Slurm, usando diferentes opciones y parámetros. También enseña cómo ver las variables de entorno y las dependencias de los trabajos.
3. Accounting : Cómo usar el comando sacct para ver la información de los trabajos ejecutados, con diferentes formatos y filtros. También muestra cómo hacer un reporte de utilización de recursos.

1. Paralelismo y HPC : Conceptos básicos de paralelismo, HPC y los comandos de slurm para ejecutar trabajos en el clúster.
2. Entorno de usuarios y software : Cómo usar los módulos de software, las variables de entorno y las herramientas de Intel y Nvidia para optimizar el rendimiento.
3. Lustre : Sistema de archivos distribuido lustre, sus componentes, su arquitectura y sus ventajas y desventajas.
4. Stripping : Cómo usar el stripping para repartir los datos en múltiples OST y mejorar el ancho de banda y la escalabilidad.
5. Buenas prácticas de lustre : Evitar operaciones de metadatos innecesarias, usar el comando LFS en lugar de los comandos de Linux y elegir el stripping adecuado según el tamaño y el uso de los archivos.

1. Uso de slurm : Se resuelven algunas dudas sobre las opciones de slurm para reservar recursos y ejecutar tareas. Se comentó la posibilidad de hacer sesiones adicionales o repetir el contenido.
2. Profiling de código : Se presentan las herramientas de Intel Wapi para analizar el rendimiento, los cuellos de botella, los problemas de memoria y las comunicaciones de MPI. Se explicó el workflow y las opciones de compilación para cada herramienta.

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