GPGPU #

Se dispone de un nodo (2 x Intel Xeon E5606@2.13GHz Westmere EP, 8 cores, 96GB RAM) con dos tarjeta gráficas Nvidia Tesla C2050 con soporte para CUDA 8.0.

¿Cómo enviar trabajos que hagan uso de las GPUs? #

 

Carga del entorno de desarrollo #

Carga del compilador de CUDA

module load CUDA/8.0.61

 

Envio de trabajos #

Mediante el script slanzarv #

El flag –gpu envía el trabajo a la partición gpgpu y hace uso de una de las tarjetas gráficas. Por defecto, además de la GPU, se reservarán 4 cores y 40GB de RAM.

 

Ejemplo:

#slanzarv --gpu miprogramacuda

#

 

Manualmente #

Añadir al archivo de descripción de trabajo la partición y la reserva de GPUs

#SBATCH --partition=gpgpu

#SBATCH --gres=gpu:fermi:1

Cambiando esta última línea (–gres=gpu:fermi:2), se puede hacer uso de las dos GPUs para un mismo trabajo