Plateforme de Développement GPU¶

Dans le cadre de l'infrastructure DANCE, le service de cloud GPU du CPPM offre un environnement pratique pour les utilisateurs ayant besoin d'accélération GPU pour leurs développements, leurs formations ou leurs tests.

Qu’est-ce que c’est ?¶

La plateforme de développement GPU du CPPM repose sur une infrastructure cloud basée sur OpenStack. Elle permet d'exécuter des applications accélérées par GPU sur des machines virtuelles (VM) avec GPU passthrough.

Cette plateforme n’est pas destinée à une utilisation en production, mais elle est idéale pour :

Le développement et les tests de code
La formation aux outils et workflows GPU
Les projets éducatifs ou de démonstration

Matériel¶

L’infrastructure se compose actuellement de deux nœuds de calcul avec les caractéristiques suivantes :

2× Intel Xeon Silver 4210 CPUs (20 cœurs au total par nœud)
128 Go de RAM
1 To de SSD
3× NVIDIA RTX2080Ti par nœud
Connexion Ethernet à 100 Gb/s

Options d’accès¶

Les utilisateurs peuvent accéder aux GPU via différents types de machines virtuelles :

Serveur GPU multi-utilisateur
VM partagée avec 3 GPU
Aucune connaissance du cloud requise
Accès direct avec un compte CPPM
Serveur GPU mono-utilisateur
GPU dédié par utilisateur
Nécessite une connaissance d’OpenStack
Nécessite un compte sur la plateforme OpenStack du CPPM

⚠️ Les VMs mono-utilisateur étant peu utilisées, nous proposons désormais un second serveur GPU multi-utilisateur hébergeant un environnement JupyterHub pour le travail interactif.

Comment obtenir un accès ?¶

Le service est accessible à tous les membres du CPPM.

Pour les serveurs GPU multi-utilisateur, un compte CPPM suffit.
Pour les serveurs GPU mono-utilisateur, il faut faire une demande de compte OpenStack.

Pour faire une demande d’accès ou signaler un problème, ouvrez un ticket GitLab sur le dépôt de documentation GPU :
👉 GitLab Issues – GPU Cloud

Documentation¶

Pour plus d'informations sur l'utilisation du service GPU, consultez la documentation.

Besoins GPU en production¶

Pour des calculs GPU à grande échelle ou en production, vous pouvez utiliser :

Nous pouvons vous aider à formuler une demande d’accès à ces plateformes — ouvrez simplement un ticket GitLab.