Ressources de calcul
Cette page regroupe l'architecture du cluster, l'inventaire matériel, les partitions associées et une estimation de la capacité théorique en TFLOPS.
Les valeurs présentées sont des capacités théoriques agrégées. Elles ne correspondent pas nécessairement aux performances mesurées par une application réelle. Les performances dépendent notamment du logiciel, de la précision numérique, de la vectorisation, de la mémoire, des communications et de la charge du cluster.
Les capacités sont exprimées en TFLOPS (terafloating-point operations per second) :
CPU: capacité théorique CPU en TFLOPS ;FP32: capacité théorique en simple précision en TFLOPS ;FP64: capacité théorique en double précision en TFLOPS.
Les valeurs sont exprimées à l'échelle de chaque partition et correspondent à l'inventaire fourni.
Capacité totale
L'ensemble du cluster représente environ :
- 986 TFLOPS CPU, soit approximativement 1 PFLOPS de capacité CPU théorique ;
- 4 570 TFLOPS FP32, soit environ 4,57 PFLOPS FP32 ;
- 447 TFLOPS FP64.
1 PFLOPS = 1 000 TFLOPS. Ainsi, 986 TFLOPS CPU correspondent à 0,986 PFLOPS, arrondis à environ 1 PFLOPS.
Vue d'ensemble des partitions
| Partition | Familles de nœuds | Usage principal |
|---|---|---|
std | cpua, cpub, cpuc, cpud, cpue | Calcul CPU général, multithreadé ou distribué |
highmem | cpuf | Calcul nécessitant une grande quantité de mémoire par nœud |
gpu | gpua, gpub, gpuc, gpud | Calcul accéléré par GPU |
visu | visu | Visualisation distante et applications graphiques |
Capacité théorique par partition
| Partition | CPU (TFLOPS) | FP32 (TFLOPS) | FP64 (TFLOPS) |
|---|---|---|---|
std | 860 | — | — |
highmem | 25 | — | — |
gpu | 86 | 4 510 | 445 |
visu | 15 | 60 | 2 |
| Total | 986 | 4 570 | 447 |
La partition gpu concentre l'essentiel de la capacité FP32 et FP64 du cluster. La partition visu dispose également d'une capacité GPU, mais elle est destinée en priorité à la visualisation interactive et ne doit pas être considérée comme une partition de production générale.
Inventaire matériel groupé
Partition std
| Famille de nœuds | Node-ID | Matériel | Nœuds | CPU/nœud | CPUs total | Mémoire (GB) | Processeur | Fréquence (GHz) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
cpua | cpua[01-32] | Dell C6420 | 32 | 40 | 1 280 | 376 | Intel Xeon Gold 6230 | 2.1 |
cpub | cpub[01-64] | Dell 6425 | 64 | 48 | 3 072 | 251 | AMD EPYC 7413 | 2.65 |
cpuc | cpuc[01-08] | Dell R640 | 8 | 8 | 64 | 187 | Intel Xeon Gold 5222 | 3.8 |
cpud | cpud[01-04] | Dell R6615 | 4 | 24 | 96 | 251 | AMD EPYC 9254 | 2.9 |
cpud | cpud[05-18] | Dell R6615 | 14 | 32 | 448 | 503 | AMD EPYC 9354P | 3.25 |
cpue | cpue[01-27] | PowerEdge R6725 | 27 | 256 | 6 912 | 1 536 | AMD EPYC 9655 | 2.6 |
La partition std fournit 860 TFLOPS CPU selon l'inventaire de capacité théorique fourni.
Partition highmem
| Famille de nœuds | Node-ID | Matériel | Nœuds | CPU/nœud | CPUs | Mémoire (GB) | Processeur | Fréquence (GHz) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
cpuf | cpuf[01-04] | PowerEdge R6725 | 4 | 48 | 192 | 1 536 | AMD EPYC 9275F | 4.1 |
La partition highmem fournit 25 TFLOPS CPU et dispose de 1 536 GB de mémoire par nœud.
Partition gpu
| Famille de nœuds | Node-ID | Matériel | Nœuds | CPU/nœud | CPUs | GPU par nœud | Mémoire (GB) | Processeur | Fréquence (GHz) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
gpua | gpua[01-02] | Dell R740 | 2 | 40 | 80 | 2 × NVIDIA Quadro RTX 6000 Ada, 24 GB | 187 | Intel Xeon Gold 6230 | 2.1 |
gpub | gpub01 | Dell R760xa | 1 | 32 | 32 | 4 × NVIDIA L40, 48 GB | 124 | Intel Xeon Gold 5218 | 2.3 |
gpuc | gpuc[01-13] | PowerEdge R7725 | 13 | 48 | 624 | 2 × NVIDIA RTX 6000 Pro BSE, 96 GB | 768 | AMD EPYC 9255 | 3.2 |
gpud | gpud[01-03] | PowerEdge R7725 | 3 | 48 | 144 | 2 × NVIDIA H200, 141 GB | 768 | AMD EPYC 9255 | 3.2 |
La partition gpu fournit 86 TFLOPS CPU, 4 510 TFLOPS FP32 et 445 TFLOPS FP64.
Partition visu
| Famille de nœuds | Node-ID | Matériel | Nœuds | CPU/nœud | CPUs | GPU par nœud | Mémoire (GB) | Processeur | Fréquence (GHz) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
visu | visu[01-02] | PowerEdge R6715 | 2 | 64 | 128 | 1 × NVIDIA L4, 24 GB | 384 | AMD EPYC 9355P | 3.55 |
La partition visu fournit 15 TFLOPS CPU, 60 TFLOPS FP32 et 2 TFLOPS FP64. Elle est prioritairement destinée à la visualisation distante.
Caractéristiques des GPU
| Famille de nœuds | Partition | GPU | Mémoire GPU | Usage indicatif |
|---|---|---|---|---|
gpua[01-02] | gpu | NVIDIA Quadro RTX 6000 Ada | 24 GB | Visualisation, traitement d'images et calcul GPU général |
gpub01 | gpu | NVIDIA L40 | 48 GB | Calcul accéléré, visualisation et applications professionnelles |
gpuc[01-13] | gpu | NVIDIA RTX 6000 Pro BSE | 96 GB | Calcul GPU nécessitant une grande mémoire vidéo |
gpud[01-03] | gpu | NVIDIA H200 | 141 GB | Calcul intensif et apprentissage automatique nécessitant une grande mémoire GPU |
visu[01-02] | visu | NVIDIA L4 | 24 GB | Visualisation distante et applications graphiques |
Lire les valeurs TFLOPS
Les FLOPS (Floating-Point Operations Per Second) mesurent le nombre théorique d'opérations flottantes pouvant être réalisées par seconde.
- FP32 correspond à la simple précision, souvent utilisée pour certains traitements graphiques, l'apprentissage automatique et les calculs où la précision maximale n'est pas nécessaire.
- FP64 correspond à la double précision, importante pour de nombreuses simulations scientifiques et applications numériques.
- La capacité CPU correspond à la contribution théorique des processeurs, selon la méthode de calcul retenue dans l'inventaire.
Une capacité théorique élevée ne garantit pas une performance applicative équivalente. Pour évaluer un logiciel, utilisez plutôt un benchmark représentatif et mesurez le temps d'exécution, l'utilisation CPU/GPU et les transferts mémoire.
Vérifier le matériel dans un job
Afficher les partitions et les nœuds :
sinfo
Afficher les ressources disponibles :
sinfo -o "%P %a %l %D %c %m %G"
Afficher les détails d'un nœud :
scontrol show node <nom-du-nœud>
Vérifier le GPU attribué :
nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv
Choisir une partition
| Besoin | Partition recommandée |
|---|---|
| Calcul CPU standard | std |
| Calcul nécessitant beaucoup de mémoire RAM | highmem |
| Calcul accéléré ou nécessitant une grande mémoire GPU | gpu |
| Visualisation 3D et applications graphiques | visu |
Consultez Choisir ses ressources avant de soumettre un job.