Différences
Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.
| Les deux révisions précédentes Révision précédente Prochaine révision | Révision précédente Dernière révision Les deux révisions suivantes | ||
|
formation:insa2019gpu [2019/12/06 17:58] equemene [TP INSA 2019-2020 : le GPU par la pratique] |
formation:insa2019gpu [2020/01/01 19:44] equemene [Conclusion] |
||
|---|---|---|---|
| Ligne 45: | Ligne 45: | ||
| * **k80alpha**, **k80beta**, **k80gamma** : stations virtuelles disposant d'1, 1 et 2 GPU de Nvidia Tesla K80 | * **k80alpha**, **k80beta**, **k80gamma** : stations virtuelles disposant d'1, 1 et 2 GPU de Nvidia Tesla K80 | ||
| * **p100alpha**, **p100beta** : stations virtuelles disposant d'une Nvidia Tesla P100 | * **p100alpha**, **p100beta** : stations virtuelles disposant d'une Nvidia Tesla P100 | ||
| + | * **p100gamma** : station virtuelle disposant de 2 Nvidia Tesla P100 | ||
| * **k40m** : station virtuelle disposant d'une Nvidia Tesla K40m | * **k40m** : station virtuelle disposant d'une Nvidia Tesla K40m | ||
| - | * **r740gpu1** : station disposant de 2 Tesla P100 (appartenant au PSMN) | ||
| Jetez un coup d'oeil sur [[http://styx.cbp.ens-lyon.fr/ganglia/?r=hour&cs=&ce=&m=load_one&s=by+name&c=Workstations|Monitoring des stations de travail]] avant de lancer vos tâches ! De grosses requêtes concurrentielles peuvent entraîner des DoS ! | Jetez un coup d'oeil sur [[http://styx.cbp.ens-lyon.fr/ganglia/?r=hour&cs=&ce=&m=load_one&s=by+name&c=Workstations|Monitoring des stations de travail]] avant de lancer vos tâches ! De grosses requêtes concurrentielles peuvent entraîner des DoS ! | ||
| Ligne 1288: | Ligne 1288: | ||
| Au CBP, un environnement Conda a été installé pour permettre l'exploitation de la majorité des outils construits autour de TensorFlow. Le chargement de l'environnement se réalise en "sourçant" l'environnement CONDA avec la commande suivante : | Au CBP, un environnement Conda a été installé pour permettre l'exploitation de la majorité des outils construits autour de TensorFlow. Le chargement de l'environnement se réalise en "sourçant" l'environnement CONDA avec la commande suivante : | ||
| - | <code>source /etc/conda.init </code> | + | <code>source /etc/tensorflow.init </code> |
| La commande précédente "paramètre" les variables d'environnement nécessaires l'exploitation de l'environnement complet CONDA installé pour vous dans ''/opt/anaconda3/'' | La commande précédente "paramètre" les variables d'environnement nécessaires l'exploitation de l'environnement complet CONDA installé pour vous dans ''/opt/anaconda3/'' | ||
| Ligne 1500: | Ligne 1500: | ||
| L'exploitation de "codes métier" vous aura aussi permis d'entrevoir la difficulté d'intégrer et d'exécuter des programmes dans des environnements pourtant bien homogènes : toutes les stations exploitées ont exactement le même système d'exploitation, [[developpement:productions:SIDUS|SIDUS]]. Les "astuces" permettant de simplement pouvoir exécuter les programmes illustraient aussi que, sans expérience, difficile de s'en sortir. | L'exploitation de "codes métier" vous aura aussi permis d'entrevoir la difficulté d'intégrer et d'exécuter des programmes dans des environnements pourtant bien homogènes : toutes les stations exploitées ont exactement le même système d'exploitation, [[developpement:productions:SIDUS|SIDUS]]. Les "astuces" permettant de simplement pouvoir exécuter les programmes illustraient aussi que, sans expérience, difficile de s'en sortir. | ||
| - | --- //[[emmanuel.quemener@ens-lyon.fr|Emmanuel Quemener]] CC BY-NC-SA 2019-06-11// | + | --- //[[emmanuel.quemener@ens-lyon.fr|Emmanuel Quemener]] 2020/01/01 19:44// |