Вы здесь

Компьютеры

Схема работы на кластере

Схема работы на кластере проиллюстрирована ниже на примере кластера "Уран" с использованием программ WinSCP и PuTTY (см. Программы удаленного доступа). [node:read-more:link]

Категория: 

Использование CUDA

На кластере "Уран" (umt) введены в эксплуатацию вычислительные узлы, оснащенные ускорителями NVIDIA Tesla. На одном узле может быть одновременно запущено до 8 задач, каждой из которых выделяется один или несколько графических процессоров.

Для работы с GPU можно использовать
1) технологию CUDA;
2) pragma-программирование, предоставляемое С- и Fortran-компиляторами PGI (например, директивы OpenACC);
3) систему Matlab. [node:read-more:link]

Категория: 

Команда module - выбор окружения для решения задачи

При работе на кластере можно использовать различные компиляторы, библиотеки обмена сообщениями и пакеты прикладных программ (приложения), поэтому пользователь должен определить среду для решения своей задачи, выбрав нужное программное обеспечение. Выбор определяется модулем установки переменных окружения, требуемых для работы программы. Названия модулей содержат имена компиляторов, библиотек, пакетов, номера версий. [node:read-more:link]

Категория: 

MPI для начинающих

Учебное пособие + примеры.
Автор: Илья Евсеев.
Контора: ИВВиБД ( ЦСТ ).

 

Компиляция программ на кластере

Выбор среды компиляции
[node:read-more:link]

Основные принципы построения очередей при запуске задач на счет

ВНИМАНИЕ! Данный раздел содержит информацию об организации системы очередей для кластеров. Просьба к пользователям внимательно ознакомиться с его содержанием и соблюдать правила постановки в очередь задач. Нарушение указанных правил может привести к тому, что Ваша задача будет вечно стоять в очереди и НИКОГДА не запустится.

Все задачи пользователей делятся на три категории – отладочные, пакетные и фоновые.

Отладочные задачи – это короткие по времени задачи, которые запускаются исключительно в целях отладки. [node:read-more:link]

Вычислительные ресурсы

ИММ УрО РАН предоставляет пользователям для работы следующие вычислительные средства: [node:read-more:link]

Категория: 

Кластер "Уран"

Имя Год Кол-во
ядер 
Процессор Объем
ОП
Сеть ОС Пиковая
производи-
тельность
(Tflop/s)
Тест Linpack
(Tflop/s)
"Уран" 2008-2019 1542 CPU
167 GPU
(12.2019)
Intel Xeon
(2.2-3.1 ГГц)
NVIDIA Tesla
Категория: 
Подписка на RSS - Компьютеры
Яндекс.Метрика