Using GPUs with Slurm/fr: Difference between revisions

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Le tableau suivant liste les GPU qui sont présentement disponibles.
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!                              Cœurs CPU!! Mémoire CPU !! GPU  
!                              Cœurs CPU!! Mémoire CPU !! GPU  
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| Béluga            || 172 || v100|| 40 || 191000M ||  4 || V100-SXM2 || 70 || 16 || tous les GPU sont associés au même socket CPU et connectés via NVLink
| Béluga            || 172 || v100 || 40 || 191000M ||  4 || V100-16gb || 70 || 16 || tous les GPU sont associés au même socket CPU et connectés via NVLink et SXM2
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| rowspan=3|Cedar  || 114 || p100  ||24 || 128000M ||  4 || P100-PCIE || 60 || 12 || deux GPU par socket CPU
| rowspan=3|Cedar  || 114 || p100  || 24 || 128000M ||  4 || P100-12gb || 60 || 12 || deux GPU par socket CPU, connectés par PCIe
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|                      32  || p100 || 24 || 257000M ||  4 || P100-PCIE || 60 || 16 || tous les GPU sont associés au même socket CPU  
|                      32  || p100 || 24 || 257000M ||  4 || P100-16gb || 60 || 16 || tous les GPU sont associés au même socket CPU, connectés par PCIe
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|                      192 || v100l ||32 || 192000M ||  4 || V100-SXM2 || 70 || 32 || deux GPU par socket CPU; tous les GPU sont connectés via NVLink
|                      192 || v100l || 32 || 192000M ||  4 || V100-32gb || 70 || 32 || deux GPU par socket CPU; tous les GPU sont connectés via NVLink et SXM2
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| rowspan=5|Graham  || 160 || p100  ||32 || 127518M ||  2 || P100-PCIE || 60 || 12 || un GPU par socket CPU
| rowspan=5|Graham  || 160 || p100  || 32 || 127518M ||  2 || P100-12gb || 60 || 12 || un GPU par socket CPU, connecté par PCIe
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|                      7  || v100  ||28 || 183105M ||  8 || V100-PCIE || 70 || 16 || voir  [[Graham/fr#Nœuds_GPU_Volta|Nœuds GPU Volta]]
|                      7  || v100  || 28 || 183105M ||  8 || V100-16gb || 70 || 16 || voir  [[Graham/fr#Nœuds_GPU_Volta|Nœuds GPU Volta]]
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|                      2  || v100(**) || 28 || 183105M ||  8 || V100-PCIE|| 70 || 32 ||  voir  [[Graham/fr#Nœuds_GPU_Volta|Nœuds GPU Volta]]-
|                      2  || v100(**) || 28 || 183105M ||  8 || V100-32gb || 70 || 32 ||  voir  [[Graham/fr#Nœuds_GPU_Volta|Nœuds GPU Volta]]-
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|                      30  || t4    ||44 || 192000M ||  4 || Tesla T4 || 75 || 16 || deux GPU par socket CPU
|                      30  || t4    || 44 || 192000M ||  4 || T4-16gb  || 75 || 16 || deux GPU par socket CPU
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|                      6  || t4    ||16 || 192000M ||  4 || Tesla T4 || 75 || 16 || &nbsp
|                      6  || t4    || 16 || 192000M ||  4 || T4-16gb  || 75 || 16 || &nbsp
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| Mist              || 54  || n.a. || 32 ||  256GiB ||  4 || V100-SXM2 || 70 || 32 || voir [https://docs.scinet.utoronto.ca/index.php/Mist#Specifications Mist specifications]  
| Mist              || 54  || n.a. || 32 ||  256GiB ||  4 || V100-32gb || 70 || 32 || voir [https://docs.scinet.utoronto.ca/index.php/Mist#Specifications Mist specifications]  
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| Narval            || 159 || a100 || 48 || 510000M ||  4 || A100     || 80 || 40 || deux GPU par socket CPU; tous les GPU sont connectés via NVLink  
| Narval            || 159 || a100 || 48 || 510000M ||  4 || A100-40gb || 80 || 40 || deux GPU par socket CPU; tous les GPU sont connectés via NVLink  
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| Arbutus          ||  colspan=8 | L'ordonnanceur Slurm ne gère pas les ressources infonuagiques. Voir [[Cloud resources/fr|Ressources infonuagiques]] pour l'information sur le matériel disponible.
| Arbutus          ||  colspan=8 | L'ordonnanceur Slurm ne gère pas les ressources infonuagiques. Voir [[Cloud resources/fr|Ressources infonuagiques]] pour l'information sur le matériel disponible.
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(*) Le terme <i>Compute Capability</i> est utilisé par NVIDIA pour indiquer les fonctionnalités matérielles spécifiques à un GPU particulier et n'a aucun rapport avec la performance des dispositifs. Cet attribut n'est utile que si vous compilez vos propres programmes GPU. Pour plus d'information, voir [[CUDA/fr#Attribut_.22compute_capability.22|la page CUDA]].
(*) Le terme <i>Compute Capability</i> est utilisé par NVIDIA pour indiquer les fonctionnalités matérielles spécifiques à un GPU particulier et n'a aucun rapport avec la performance des dispositifs. Cet attribut n'est utile que si vous compilez vos propres programmes GPU. Pour plus d'information, voir [[CUDA/fr#Attribut_.22compute_capability.22|la page CUDA]].
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