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Visão Geral

Clusters de Computação de Alto Desempenho (HPC) são conjuntos de computadores interconectados e sistemas de armazenamento de dados projetados para tarefas computacionais intensivas. Neste guia, explicaremos como acessar e utilizar um cluster de HPC (Supercomputador) de maneira eficaz e responsável.

Supercomputador

Um supercomputador é composto por servidores individuais chamados nós, que só são acessíveis aos pesquisadores remotamente. Os nós de login servem como portas de acesso ao cluster, permitindo que você visualize arquivos e submeta tarefas (jobs) para os nós de computação, que são especificamente configurados para cálculos. Um agendador de tarefas (job scheduler) gerencia jobs, alocando recursos e gerindo as execuções em todo o cluster.

Todos os nós de computação em um cluster têm acesso a sistemas de arquivos compartilhados, armazenados em um servidor de arquivos ou conjunto de servidores conectados a uma grande matriz de discos. Isso permite que seus trabalhos acessem e editem seus dados a partir de qualquer nó de computação.

Solicitando uma conta de usuário

Para obter acesso a um cluster de HPC, você primeiro precisa solicitar uma credencial. Todos os usuários devem aderir às políticas do centro de supercomputação. Para identificar o cluster que melhor atende às suas necessidades e realizar a solicitação, entre em contato por hpc@fieb.org.br.

Boas práticas

Ao utilizar os recursos dos clusters, é fundamental seguir as melhores práticas e diretrizes estabelecidas:

  1. Evite executar processamentos nos nós de login; em vez disso, submeter jobs através do Slurm Workload Manager.
  2. Nunca compartilhe a sua senha ou chave privada.
  3. Não armazene dados sensíveis ou críticos nos clusters, exceto onde especificamente permitido.
  4. Evite submeter muitos jobs de curta duração (menos de um minuto).
  5. Além dessas recomendações, a utilização dos clusters está sujeita às diretrizes oficiais do CS2I SENAI CIMATEC. Familiarize-se com essas normas para garantir o uso responsável e eficiente dos recursos computacionais.