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namespace:doc-cmcc:cluster_gpu [2019/03/20 17:55] admin [b) Usuarios de Microsoft Windows] |
namespace:doc-cmcc:cluster_gpu [2024/09/16 17:58] (current) |
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+ | ====== Cluster Lautaro ====== | ||
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+ | Para este Cluster, el principal recurso de cómputo es una GPU NVIDIA K40C con 2880 núcleos CUDA. | ||
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+ | Tambien tiene 40 cores disponibles para procesamiento en CPU o Hibrido junto a la GPU. | ||
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+ | Hay disponible 3 compiladores : GCC 7.3, LLVM 4.0 y NVV , este último es el que deben usar para trabajar o compilar código para CUDA tool kit. | ||
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+ | ===== Conexión al Cluster Lautaro ===== | ||
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+ | Para conectar al Cluster Lautaro, necesitas un cliente SSH para MS Windows, Linux y OSX | ||
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+ | **DATOS DE CONEXIÓN ** | ||
+ | <code> | ||
+ | SERVIDOR : paliaike.ingmat.ufro.cl | ||
+ | PUERTO : 20161 | ||
+ | </code> | ||
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+ | ==== a) Usuarios de GNU/Linux: ==== | ||
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+ | <code> | ||
+ | ssh -p 20161 user@paliaike.ingmat.ufro.cl # para conectarse a un terminal remoto del cluster | ||
+ | scp -P 20161 -r archivo-local.zip user@paliaike.ingmat.ufro.cl:~user/ # upload desde computador local hacia el cluster | ||
+ | </code>\\ | ||
+ | \\ | ||
+ | Para transferir archivos a través de una aplicación gráfica pueden usar FileZilla ([[https://filezilla-project.org/|https://filezilla-project.org/]]) o las alternativas que proporciona cada escritorio en Linux (gnome, kde, xfce, etc). | ||
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+ | {{:namespace:doc-cmcc:screenshot_from_2019-04-04_22-51-28.png?1346x977}} | ||
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+ | ==== b) Usuarios de Microsoft Windows ==== | ||
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+ | Pueden descargar algun cliente SSH/SCP opensource como : putty, kitty, winscp. o un paquete portable de WinSCP integrado con kitty, listo para usar con el CEMCC. | ||
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+ | **DESCARGAR CLIENTE SSH PARA MS WINDOWS** | ||
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+ | - WinSCP-CEMCC [[http://cemcc.ufro.cl/files/WinSCP-CEMCC.exe|http://cemcc.ufro.cl/files/WinSCP-CEMCC.exe]] | ||
+ | - Kitty Portable [[http://cemcc.ufro.cl/files/kitty_portable.exe|http://cemcc.ufro.cl/files/kitty_portable.exe]] | ||
+ | - Putty [[https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/latest.html|https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/latest.html]] | ||
+ | - WinSCP [[https://winscp.net/eng/download.php|https://winscp.net/eng/download.php]] | ||
+ | |||
+ | En Windows 10 actualizado, disponen de un cliente por consola, para SSH y SCP. | ||
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+ | - Inicio/Ejecutar/ | ||
+ | - Ejecutar el comando cmd o powershell | ||
+ | - Se abrira una ventana con un prompt | ||
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+ | Ejecutar: | ||
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+ | <code> | ||
+ | ssh -p 20161 user@paliaike.ingmat.ufro.cl | ||
+ | </code> | ||
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+ | ===== Enviar trabajos al Cluster ===== | ||
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+ | Los 2 primeros métodos estan disponibles para enviar trabajos a procesar cualquier cómputo. | ||
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+ | === 1.) Comando nohup === | ||
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+ | <code> | ||
+ | nohup programa & # salida por pantalla y errores durante la ejecución al archivo de salida por default | ||
+ | nohup programa 2> error.out& # Envia solamente los errores durante la ejecución al archivo de salida error.out | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | Este comando envia "programa" en modo background, y la salida la envia a nohup.out por default (error y salida en pantalla) | ||
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+ | === 2.) Multiplexor screen === | ||
+ | |||
+ | <code> | ||
+ | screen -S nombre-sesion #Crear una sesion de nombre "nombre-sesion" | ||
+ | screen control+A+D #Desvincular el terminal de la sesion actual, para volver en otro momento... | ||
+ | screen -list #Mostar las sesion abiertas activas | ||
+ | screen -r nombre-trabajo #Restaurar una sesion previa | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | Más detalles : [[http://www.secnot.com/tutorial-screen.html|http://www.secnot.com/tutorial-screen.html]] | ||
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+ | === 3.) Encolamiento (temporalmente fuera de servicio) === | ||
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+ | ===== Uso de GPU ===== | ||
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+ | Para usar la GPU NVIDIA TESLA K40C en los cómputos tu programa debe estar escrito y soportar CUDA. | ||
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+ | Esta disponible CUDA 8 y el compilador de NVIDIA para construir el soporte GPU adecuado. | ||
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+ | Cada programa tiene su propio metodo y no de explicara cada uno en este documento. | ||
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+ | Solamente está disponible el monitoreo a través del comando nvidia-smi, para estar seguro que la GPU esta procesadando tus datos. | ||
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+ | (EN EDICIÓN…) | ||
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