Plus de 50 machines pour se connecter à x2go ou SSH !

L'analyse les logs de connexion aux stations de travail a montré que beaucoup de personnes se connectaient sur les mêmes stations. Voici la liste détaillant toutes les machines exploitables à distance

Ces machines sont accessibles par SSH et x2go : <nom>.cbp.ens-lyon.fr

28 stations de travail en salle de formation

Stations avec 1 processeur 6 coeurs à 2GHz, 32Go de RAM

gtx690 : Nvidia GTX 690 avec 2x2Go
gtx680 : Nvidia GTX 680 avec 2Go, Nvidia GT1030 avec 2Go
gtx980 : Nvidia GTX 980 avec 4Go, Nvidia GT1030 avec 2Go
gtxtitan : Nvidia GTX Titan avec 6Go, Nvidia K420 avec 2Go
gtx780ti : Nvidia GTX 780Ti avec 3Go, Nvidia K2000 avec 2Go
q4000alpha : Nvidia K4000 avec 3Go et capacité 3D
gtx960 : Nvidia GTX 960 avec 2Go, Nvidia GT710 avec 2Go
gtx970 : Nvidia GTX 970 avec 2Go, Nvidia GT1030 avec 2Go
gtx980tialpha : Nvidia GTX 980Ti avec 6Go, Nvidia GTX 750Ti avec 2Go
gtx980tibeta : Nvidia GTX 980Ti avec 6Go, Nvidia P600 avec 2Go
gtx980tidelta : Nvidia GTX 980Ti avec 6Go, Nvidia K420 avec 1Go
gt730 : Nvidia GT 730 avec 2Go, Nvidia RTX 2080 avec 8Go

Stations avec 2 processeurs à 4 coeurs à 2.5GHz, 64Go de RAM

gtx980beta : Nvidia GTX 980 avec 4Go, Nvidia GT 1030 avec 2Go
gtx980tigamma : Nvidia GTX980Ti avec 6Go, Nvidia GTX 750 avec 2Go
k40 : Nvidia K2000 avec 2Go, Nvidia Tesla K40 avec 12Go
gt640 : Nvidia GT 640 avec 2Go, Nvidia RTX 2070 avec 8Go

Stations avec 2 processeurs à 8 coeurs à 2.4GHz, 32Go de RAM

gtx780beta : Nvidia GTX 780 avec 3Go, Nvidia K420 avec 2Go
gtx780gamma : Nvidia GTX 780 avec 3Go, Nvidia K420 avec 2Go
gtx780delta : Nvidia GTX 780 avec 3Go, Nvidia GT1030 avec 2Go
gtx1050ti : Nvidia GTX 1050Ti avec 4Go, Nvidia P600 avec 2Go

Stations avec 2 processeurs à 10 coeurs à 2.2GHz, 64Go de RAM

p600alpha : Nvidia P600 avec 2Go, Nvidia GTX 1080 avec 8Go
p600beta : Nvidia P600 avec 2Go, Nvidia GTX 780 avec 8Go

Stations avec 2 processeurs à 2 coeurs à 3.3GHz, 16Go de RAM

o790alpha : Nvidia NVS 315 avec 1Go
o790beta : Nvidia GT620 avec 1Go

Stations avec 2 processeurs de 2 à 4 coeurs, 8Go de RAM

o760alpha : Nvidia GT 620 avec 1Go, Intel Q6600
o760beta : Nvidia GT 620 avec 1Go, Intel E7500
o760gamma : Nvidia GT 430 avec 1Go, Intel E5200
o760delta : Nvidia GT 620 avec 1Go, Intel E5400

3 Machines ouvertes

Stations avec 1 processeur à 8 coeurs à 4GHz, 64Go de RAM

i9900ks : Intel i9900KS, Nvidia RTX 2080Ti avec 12Go
ryzen3800 : AMD Ryzen 3900X, Nvidia RTX 2080Ti avec 12Go

Station avec 1 processeur à 64 coeurs à 1.3GHz, 96Go de RAM

phi7210 : Intel Xeon Phi 7210 à 64 coeurs

13 Machines virtuelles à accélérateur

k40m : Nvidia Tesla K40m avec 12GB

k80alpha : 1/2 de Tesla K80 - 1GPU avec 12GB
k80beta : 1/2 de Tesla K80 - 1GPU avec 12GB
k80gamma : Tesla K80 - 2GPU avec 12GB

gtx1080alpha : Nvidia GTX 1080 avec 8GB
gtx1080beta : Nvidia GTX 1080 avec 8GB
gtx1080gamma : Nvidia GTX 1080 avec 8GB
gtx1080delta : Nvidia GTX 1080 avec 8GB

p100alpha : Nvidia Tesla P100 avec 16GB
p100beta : Nvidia Tesla P100 avec 16GB
p100gamma : 2x Nvidia Tesla P100 avec 16GB

v100alpha : Nvidia Tesla V100 avec 16GB
v100beta : Nvidia Tesla V100 avec 16GB

6 Stations Deep Learning à accélérateur

Stations avec 1 processeur à 4 coeurs à 3.3GHz, 16Go de RAM

openstation5 : 2 Nvidia GTX 780 avec 3GB, espace de stockage de 4TB en SSHD
openstation4 : 1 Nvidia GTX 780 avec 3GB, espace de stockage de 4TB

Stations avec 1 processeur à 4 coeurs à 3.5GHz, 32GB de RAM

openstation6 : 1 RTX 2080 Super avec 8GB, 1 GTX 1080 avec 8GB, espace de stockage de 4TB en SSHD
openstation7 : 1 RTX 2080 Super avec 8GB, 1 GTX 1080 avec 8GB, espace de stockage de 4TB en SSHD
openstation8 : 1 RTX 2080 Super avec 8GB, 1 GTX 1080 avec 8GB, espace de stockage de 4TB en SSHD
openstation9 : 1 RTX 2080 Super avec 8GB, 1 GTX 1080 avec 8GB, espace de stockage de 4TB en SSHD

3 Stations rackables à accélérateur

Stations avec 1 processeur à 4 coeurs à 2.66GHz, 32GB de RAM

r5400alpha : Nvidia GTX 980 avec 6GB, espace de stockage de 1TB en Raid1
r5400beta : Nvidia GTX 780 avec 3GB, espace de stockage de 1TB en Raid1

Stations avec processeurs AMD Epyc Rome

rome4gpu : 1x Epyc 7302 à 16 coeurs, 128 GB de RAM
- 4x Nvidia RTX 2080 Super avec 8GB
- espace de stockage de 3TB
epyc1 : 2x Epyc 7502 à 32 coeurs, 256 GB de RAM
- 1x Nvidia RTX 2080 Super avec 8GB
- espace de stockage de 10TB
epyc2 : 2x Epyc 7702 à 64 coeurs, 256 GB de RAM
- 1x Nvidia RTX 2080 Super avec 8GB
- espace de stockage de 10TB

6 noeuds de cluster rackables récents

Noeuds avec 4 processeurs de 8 à 12 coeurs à 2.3 GHz

r815cores32 : 32 coeurs, 128 GB de RAM, 2.2 TB d'espace disque
r815cores32 : 48 coeurs, 192 GB de RAM, 4.4 TB d'espace disque

Noeuds avec 2 processeurs à 16 coeurs à 2.3GHz, de 192 GB à 2 TB de RAM

apollo192g1 : 192 GB de RAM, 2 TB d'espace disque
apollo192g2 : 192 GB de RAM, 2 TB d'espace disque
apollo1024g : 1024 GB de DCPMM, 192 GB de RAM cache, 2 TB d'espace disque
apollo2048g : 2048 GB de DCPMM, 192 GB de RAM cache, 2 TB d'espace disque

Modalités d'accès

Ces machines sont accessibles par SSH et x2go : <nom>.cbp.ens-lyon.fr

Une vision d'ensemble de l'état des stations de travail sous SIDUS est accessible seulement de l'intérieur de l'ENS-Lyon.

Espaces de stockage

L'utilisateur dispose sur ces machines de 5 espaces de stockage :

son compte utilisateur $HOME : monté avec le protocole SMB, il ne doit pas être trop sollicité pour des calculs nécessitant de gros transferts. Un archivage (permettant de revenir sur l'état du volume dans le passé) est réalisé chaque nuit.
l'espace temporaire /tmp : ce dossier est en mémoire vive. Rapide, il est raisonnable de ne pas trop le solliciter pour les gros volumes. Une fois la mémoire vive remplie, des dysfonctionnements peuvent apparaître.
l'espace local /local : ce dossier correspond à un disque dur interne. La vitesse d'accès est d'une centaine de MB/s. Il n'est ni partagé, ni sauvegardé. Pour l'exploiter, créer un dossier correspondant à son identifiant : mkdir /local/$USER
l'espace vrac /scratch: ce dossier, partagé mais non sauvegardé entre toutes les machines, dispose d'un accès rapide sur le réseau de la salle et très rapide sur le réseau du cluster. Pour l'exploiter, créer un dossier correspondant à son identifiant : mkdir /scratch/$USER
l'espace projets /projects: ce dossier, archivé mais non sauvegardé entre toutes les machines, dispose d'un accès rapide sur le réseau de la salle et sur le réseau du cluster. Pour l'exploiter, créer un dossier correspondant à son identifiant : mkdir /projects/users/$USER

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