Procesador:10 x Intel Xeon E5-2660v4 y 2 Intel Xeon E5-2680v4 - 168 núcleos físicos - 336 núcleos virtuales
Memoria: 768 GB
Acceso: ssh username@clemente
Aceleradora: NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
Particiones SLURM: debug (2 minutos - 336 núcleos virtuales - Clemente01-06)
                                    batch (3 días - 336 núcleos virtuales - Clemente01-06)
                                    small (6 horas - 56 núcleos virtuales - Clemente06)
                                    gpu (3 días - 56 núcleos virtuales - Clemente06)
Conectividad: Infiniband DDR / Ethernet 1Gbps

Cabecera:

Sistema operativo:
                             Operating System: CentOS Linux 7 (Core)
                             Kernel: Linux 3.10.0-514.el7.x86_64
                             Architecture: x86-64

clemente[01-05]:
                             Procesador: 28 Cores [56 w/HT] Intel Xeon E5-2660v4
                             Socket(s): 2     Core(s) per socket: 14      Thread(s) per core: 2
                             L1d cache: 32K   L1i cache: 32K    L2 cache: 256K   L3 cache: 35840K
                             Cpu MHz: 1200
                             Memoria: 128 GB DDR4
                             Acceso: ssh username@clemente[01-05]*
                             Particiones SLURM: debug - batch

clemente06:
                     Procesador: 28 Cores [56 w/HT] Intel Xeon E5-2680v4
                     Socket(s): 2      Core(s) per socket: 14      Thread(s) per core: 2
                     L1 cache 896 KB    L2 cache: 3584 KB    L3 cache: 35840 KB
                     Cpu MHz: 1200
                     Memoria: 128 GB DDR4
                     Acceso: ssh username@clemente06
                     Aceleradora: NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
                     Particiones SLURM: batch - debug - gpu - small

(*) A los nodos solo se puede acceder cuando hay un trabajo del usuario en ejecución

Tarea: ejecutar programas utilizando gpu
Ejecución: sbatch submit_gpu_job.sh
Partición: gpu
Tiempo máximo: 3 días

#!/bin/bash ### Las líneas #SBATCH configuran los recursos de la tarea ### (aunque parezcan estar comentadas) ### Nombre de la tarea #SBATCH --job-name=gpu_job ### Cola de trabajos a la cual enviar. #SBATCH --partition=gpu ### Procesos a largar. ### Por defecto, se usa un solo proceso para tareas GPU. #SBATCH --ntasks-per-node=1 ### Tiempo de ejecucion. Formato dias-horas:minutos. #SBATCH --time 3-0:00 ### Script que se ejecuta al arrancar el trabajo ### Cargar el entorno del usuario incluyendo la funcionalidad de modules ### No tocar . /etc/profile ### Cargar los módulos para la tarea # FALTA: Agregar los módulos necesarios module load gcc module load cuda ### Largar el programa # FALTA: Cambiar el nombre del programa srun NOMBRE_DEL_PROGRAMA

Tarea: ejecutar programas utilizando mpi
Ejecución: sbatch submit_mpi_job.sh
Partición: batch
Tiempo máximo: 3 días

#!/bin/bash ### Las líneas #SBATCH configuran los recursos de la tarea ### (aunque parezcan estar comentadas) ### Nombre de la tarea #SBATCH --job-name=mpi_job ### Tiempo de ejecucion. Formato dias-horas:minutos. #SBATCH --time 3-0:00 ### Numero de procesos a ser lanzados. #SBATCH --ntasks=112 #SBATCH --nodes=2 ### Nombre de partcion #SBATCH --partition=batch ### Script que se ejecuta al arrancar el trabajo ### Cargar el entorno del usuario incluyendo la funcionalidad de modules ### No tocar . /etc/profile ### Cargar los módulos para la tarea # FALTA: Agregar los módulos necesarios module load gcc module load openmpi ### Largar el programa con los cores detectados ### La cantidad de nodos y cores se detecta automáticamente # FALTA: Cambiar el nombre del programa srun NOMBRE_DEL_PROGRAMA

Tarea: ejecutar programas utilizando OPENMP
Ejecución: sbatch submit_openmp_job.sh
Partición: batch
Tiempo máximo: 3 días

#!/bin/bash ### Las líneas #SBATCH configuran los recursos de la tarea ### (aunque parezcan estar comentadas) ### Nombre de la tarea #SBATCH --job-name=openmp_job ### Cola de trabajos a la cual enviar. #SBATCH --partition=batch ### Procesos a largar. ### Es OpenMP, o sea que un proceso en un nodo y muchos hilos. #SBATCH --ntasks=1 ### Hilos por proceso ### Poner el mismo valor acá que en OMP_NUM_THREADS/MKL_NUM_THREADS #SBATCH --cpus-per-task=56 ### Tiempo de ejecucion. Formato dias-horas:minutos. #SBATCH --time 3-0:00 ### Script que se ejecuta al arrancar el trabajo ### Cargar el entorno del usuario incluyendo la funcionalidad de modules ### No tocar . /etc/profile ### Configurar OpenMP/MKL/etc con la cantidad de cores detectada. export OMP_NUM_THREADS=$SLURM_CPUS_PER_TASK export MKL_NUM_THREADS=$SLURM_CPUS_PER_TASK ### Cargar los módulos para la tarea # FALTA: Agregar los módulos necesarios module load gcc ### Largar el programa # FALTA: Cambiar el nombre del programa srun NOMBRE_DEL_PROGRAMA

No está permitido ejecutar trabajos en la cabecera.
En caso de estar ejecutando un trabajo, se puede acceder a través de ssh a los nodos para ver la ejecución del mismo.
Pueden encontrarse ejemplos de script de lanzamiento en /usr/share/doc/clemente.

Clemente posee una partición llamada "gpu" exclusiva para ejecutar tareas de GPGPU.

Clemente posee una partición para trabajos en MPI llamada batch. Tiene un tiempo máximo de 3 días y un total de 336 núcleos con disponibilidad de conexión infiniband

En marcha desde 2021
Son dos nodos independientes de cálculo, accesible sin el manejador de colas.

Cada nodo posee: Procesador:AMD EPYC 7282 16-Core Processor
Cores: 32 virtuales SMT
Memoria: 64 GB DDR4
Acceso: ssh username@alumnos.oac.uncor.edu
               ssh username@alumnos01.oac.uncor.edu
               ssh username@alumnos02.oac.uncor.edu

Mulatona está conformada por 7 nodos.

Procesador:  Cada nodo tiene 2 procesadores Intel Xeon E5-2683v4 de 16 núcleos
Memoria:  Cada procesador tiene 128 GiB de RAM
Acceso:  ssh username@mulatona.ccad.unc.edu.ar
Particiones SLURM:  multi (4 días - 7 nodos)
                                   batch (7 días - 7 nodos)
Conectividad:  Infiniband QDR basada en placas Mellanox ConnectX-3 MT27500/MT27520

Cabecera:
                    Procesador: 8 Cores Intel Core Processor (Broadwell, IBRS) 1,8 GHz
                    Memoria: 8GB
                    Acceso: ssh username@mulatona.ccad.unc.edu.ar

bdw[01-07]:
                             Procesador: 16 Cores Intel Xeon E5-2683v4
                             Memoria:
                             Particiones SLURM: batch - multi

(*) A los nodos solo se puede acceder cuando hay un trabajo del usuario en ejecución

Tarea: ejemplo de ejecución de Flash
Ejecución: sbatch submit_flash_job.sh
Partición: batch
Tiempo máximo: 7 días

#!/bin/bash ### Las líneas #SBATCH configuran los recursos de la tarea ### (aunque parezcan estar comentadas) ### Nombre de la tarea #SBATCH --job-name=flash ### Cola de trabajos a la cual enviar. #SBATCH --partition=batch ### Procesos a largar. ### Es OpenMP. #SBATCH --ntasks=32 #SBATCH --nodes=1 ### Hilos por proceso ### Poner el mismo valor acá que en OMP_NUM_THREADS/MKL_NUM_THREADS ### Tiempo de ejecucion. Formato dias-horas:minutos. #SBATCH --time 4-0:0 ### Cargar el entorno del usuario incluyendo la funcionalidad de modules ### No tocar . /etc/profile ### Configurar OpenMP/MKL/etc con la cantidad de cores detectada. export OMP_NUM_THREADS=32 export MKL_NUM_THREADS=32 ### Cargar los módulos para la tarea module load gcc module load flash ### Corre el programa time srun ./flash

#!/bin/bash ### Las líneas #SBATCH configuran los recursos de la tarea ### (aunque parezcan estar comentadas) ### Nombre de la tarea #SBATCH --job-name=openmp_job ### Cola de trabajos a la cual enviar. #SBATCH --partition=batch ### Procesos a largar. #SBATCH --ntasks=1 ### Hilos por proceso ### Poner el mismo valor acá que en OMP_NUM_THREADS/MKL_NUM_THREADS #SBATCH --cpus-per-task=32 ### Tiempo de ejecucion. Formato dias-horas:minutos. #SBATCH --time 7-0:0 ### Cargar el entorno del usuario incluyendo la funcionalidad de modules ### No tocar . /etc/profile ### Configurar OpenMP/MKL/etc con la cantidad de cores detectada. export OMP_NUM_THREADS=32 export MKL_NUM_THREADS=32 ### Cargar los módulos para la tarea module load gcc ### Corre el programa srun NOMBRE_DEL_PROGRAMA

#!/bin/bash ### Las líneas #SBATCH configuran los recursos de la tarea ### (aunque parezcan estar comentadas) ### Nombre de la tarea #SBATCH --job-name=mpi_job ### Cola de trabajos a la cual enviar. #SBATCH --partition=batch ### Cantidad de procesos #SBATCH --ntasks=64 ### Cantidad de nodos #SBATCH --nodes=2 ### Tiempo de ejecucion. Formato dias-horas:minutos. #SBATCH --time 7-0:0 ### Cargar el entorno del usuario incluyendo la funcionalidad de modules ### No tocar . /etc/profile ### Cargar los módulos para la tarea module load gcc module load openmpi ### Corre el programa srun NOMBRE_DEL_PROGRAMA

En marcha desde 2022
El nodo de cálculo es accesible sin el manejador de colas.

Motherboard: Supermicro H12SSL-NT, 8 DIMMs, PCie 4.0 x16/x8
Procesador: AMD Milan 7713P
- 64 núcleos de CPU
- 128 hilos
- 256 MB Caché L3
Memoria: 256 GB DDR4 ECC RDIMM 3200MHZ (8 x 32GB)
Acceso: ssh username@sersic

En marcha desde 2022
El nodo de cálculo es accesible sin el manejador de colas.

Motherboard: Supermicro H12SSL-NT, 8 DIMMs, PCie 4.0 x16/x8
Procesador: AMD Milan 7713P
- 64 núcleos de CPU
- 128 hilos
- 256 MB Caché L3
Memoria: 256 GB DDR4 ECC RDIMM 3200MHZ (8 x 32GB)
Acceso: ssh username@mirta