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--- namespace:doc-cmcc:cluster_gpu [2019/04/04 22:00]
admin [a) Usuarios de GNU/Linux:]
+++ namespace:doc-cmcc:cluster_gpu [2019/04/05 00:05] (current)
deleteme [a) Usuarios de GNU/Linux:]
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-======Cluster Lautaro=====
+====== Cluster Lautaro ======
 Para este Cluster, el principal recurso de cómputo es una GPU NVIDIA K40C con 2880 núcleos CUDA.
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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.
 ===== Conexión al Cluster Lautaro =====
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 Para conectar al Cluster Lautaro, necesitas un cliente SSH para MS Windows, Linux y OSX
+**DATOS DE CONEXIÓN **
+<code>
+SERVIDOR : paliaike.ingmat.ufro.cl
+PUERTO   : 20161
+</code>
+==== a) Usuarios de GNU/Linux: ====
+<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).
+{{:namespace:doc-cmcc:screenshot_from_2019-04-04_22-51-28.png?1346x977}}
- **DATOS DE CONEXIÓN
-**
-  SERVIDOR : paliaike.ingmat.ufro.cl
-  PUERTO   : 20161
 ==== b) Usuarios de Microsoft Windows ====
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 <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 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
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 (EN EDICIÓN…)
-==== b) Usuarios de Microsoft Windows ====
-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.
-**DESCARGAR CLIENTE SSH PARA MS WINDOWS**
-  - 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.
-  - Inicio/Ejecutar/
-  - Ejecutar el comando cmd o powershell
-  - Se abrira una ventana con un prompt
-Ejecutar:
-<code>
- ssh -p 20161 user@paliaike.ingmat.ufro.cl
-</code>
-===== Enviar trabajos al Cluster =====
-Los 2 primeros métodos estan disponibles para enviar trabajos a procesar cualquier cómputo.
-=== 1.) Comando nohup ===
-      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
-Este comando envia "programa" en modo background, y la salida la envia a nohup.out por default (error y salida en pantalla)
-=== 2.)  Multiplexor screen ===
-       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
- Más detalles : [[ http://www.secnot.com/tutorial-screen.html]]
-=== 3.)  Encolamiento (temporalmente fuera de servicio) ===
-===== Uso de GPU =====
-Para usar la GPU NVIDIA TESLA K40C en los cómputos tu programa debe estar escrito y soportar CUDA.
-Esta disponible CUDA 8 y el compilador de NVIDIA para construir el soporte GPU adecuado.
-Cada programa tiene su propio metodo y no de explicara cada uno en este documento.
-Solamente está disponible el monitoreo a través del comando nvidia-smi, para estar seguro que la GPU esta procesadando tus datos.
-(EN EDICIÓN...)