Am Institut gibt es einen kleinen Cluster aus 12 Linux Rechnern mit teilweise unterschiedlichen Konfigurationen (einige der Rechner sind auf Rechnen mit GPU spezialisiert, andere auf großen Speicherbedarf, ...). Ursprünglich zur Berechnung von komplexen Problemen mit Hilfe der Randelementemethode gedacht, wuchs der Cluster über die Jahre, und wird nun auch dazu genutzt, neue Modelle und Werkzeuge im Bereich Maschinelles Lernen und KI zu generieren, zu testen und mit ihnen zu experimentieren. Der Cluster erlaubt uns:

  • Schnell die verschiedensten Softwarepakete zu installieren, zu vergleichen und zu testen (z.B. Octave mit verschiedensten Toolboxen, verschiedene Versionen von blas, atlas oder der intel mkl)
  • Berechnungen durchzuführen, die für lokale PCs zu groß oder zu aufwendig sind
  • Einen schnellen Zugang zu freier Software wie zum Beispiel Octave, R, C und Fortran Compilern, Cuda, Python und verschiedenen numerische Bibliotheken.

Konfiguration

  • Die meisten Rechner sind mit einem Hauptspeicher von 64GB RAM ausgestattet, sollte mehr RAM notwendig sein, gibt es zwei Rechner mit 128GB RAM.
  • Die Mehrheit der Rechner ist mit Intel Core i7 Prozessoren mit 8 Kernen ausgestattet.
  • 4 der Rechner verfügen über eine NVIDIA Grafikkarte, die zum Durchführen für numerischen Berechnungen auf der GPU gedacht sind.
  • Alle Rechner verwenden einen gemeinsamen Massenspeicher (25TB NAS), auf dem sich die Benutzerverzeichnisse befinden.
  • Die Clusterhardware ist untereinander mit 10GB vernetzt und mit 1GB mit dem Institutsnetzwerk.