Poudlard

# Wiki

# Présentation de la machine Poudlard

Le cluster Poudlard est composé de plusieurs groupes de machines accessibles:

- Les nœuds interactifs **frontaux** (x2): machines sur lesquelles l'utilisateur se connecte pour mettre au point et lancer ses travaux, manipuler ses données et ses résultats

- Les nœuds de **calcul** [[Processeurs#Nœuds-standards|compute]] : ce sont les machines sur lesquelles les travaux sont exécutés (par l'intermédiaire du [[Slurm|Gestionnaire de Travaux]])

  - machines c001 à c032

      - 32 serveurs HPE Apollo2000

      - 2 processeurs hexadécacœurs (32 cœurs par nœud) [AMD® EPYC™ 7313 @ 3 GHz](https://www.amd.com/fr/products/processors/server/epyc/7003-series/amd-epyc-7313.html) 

      - 250 Go de mémoire RAM

  - machine c033

      - 1 serveur HPE DL385

      - 2 processeurs icositetracœurs (24 cœurs) [AMD EPYC 9224 @ 2,5 GHz](https://www.amd.com/fr/products/processors/server/epyc/4th-generation-9004-and-8004-series/amd-epyc-9224.html)

      - 250 Go de mémoire de RAM

- des nœuds **[[Processeurs#Nœuds-visu|visu]]** (x2): des nœuds pourvus de cartes graphiques permettant du calcul GPU et de l'affichage graphique 3D

  - gpu01:

      - 2 processeurs octocœurs (16 cœurs par nœud) [Intel® Xeon® CPU E5-2609 v4 @ 1.70GHz](https://www.intel.fr/content/www/fr/fr/products/sku/92990/intel-xeon-processor-e52609-v4-20m-cache-1-70-ghz/specifications.html)

      - 60 Go de mémoire RAM

      - 1 carte graphique NVidia® [GTX Titan X](https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/geforce-gtx-titan-x/) (aimablement prêtée par H. Bouy)

  - gpu02:

      - 2 processeurs quadricœurs (8 cœurs par nœud) [Intel® Xeon® CPU E5-2603 0 @ 1.80GHz](https://www.intel.fr/content/www/fr/fr/products/sku/64592/intel-xeon-processor-e52603-10m-cache-1-80-ghz-6-40-gts-intel-qpi/specifications.html)

      - 60 Go de mémoire RAM

      - 1 carte graphique NVidia® [GTX Titan X](https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/geforce-gtx-titan-x/) (aimablement prêtée par H. Bouy)

- des nœuds **[[Processeurs#Nœuds-gpu|gpu]]** (x1): les machines dotées de cartes accélératrices GPU

  - gpu03:

      - 1 serveur Lenovo® ThinkSystem SR655 v3

      - 1 processeur hexadécacœurs [AMD® EPYC™ 9124 @ 1,8 GHz](https://www.amd.com/fr/products/processors/server/epyc/4th-generation-9004-and-8004-series/amd-epyc-9124.html) 

      - 192 Go de mémoire RAM

      - 1 carte graphique AMD® [Instinct MI210](https://www.amd.com/fr/products/accelerators/instinct/mi200/mi210.html) de 64Go

      - pour y accéder, voir: [[GPU]]

# Utilisation du Cluster

L'utilisation du cluster poudlard est soumise au respect du règlement intérieur: [[Règlement intérieur]]

On peut utiliser le cluster de différentes manières

- en mode ligne de commande [[Guide de l'utilisateur]]

- avec une [[Chemins de traverse|Interface Web]]

# Environnement Logiciel

Les nœuds du cluster fournissent un environnement [Rocky Linux 8](https://rockylinux.org/)

On y trouve notamment:

- des [[Compilateurs]]

- des [[Profilers]]

- des [[Debuggers]]

- des [[Librairies]]

- des [[Editeurs de texte]]

- des systèmes de [[Conteneurs]]

- un environnement de [[Modules]]

- un environnement de logiciels [[Spack]]

# Espaces disque

- [[FS_tmp]]: espace temporaire local aux nœuds de calcul

- [[FS_home]]: espace pour les données des comptes utilisateurs

- [[FS_scratch]]: système de fichiers parallèle pour les données des jobs. **NB: Cet espace n'est pas destiné à l'archivage! les fichiers y sont nettoyés régulièrement par un système automatique!**

# Gestionnaire de travaux

Les ressources de calcul proprement dites sont accessibles par un gestionnaire de travaux. Il permet à l'utilisateur de réserver les ressources nécessaires à un calcul décrit dans un script de soumission. Ce script est en général un script shell (mais il peut être en Python, etc...) qui contient éventuellement des directives propres au gestionnaire de travaux.

Le Gestionnaire de Travaux de Curta est [[Slurm]]

Une explication de la configuration du gestionnaire de travaux: [[Configuration Scheduler]]