Guida operativa a delle modalità d'uso del cluster IBM

Oggigiorno è fondamentale dotarsi di infrastrutture hardware per poter fare ricerca scientifica di livello internazionale. A tal fine l'ICAR si è recentemente munito di un cluster prodotto dalla IBM che può supportare i ricercatori nelle loro sperimentazione in diversi scenari applicativi simulabili solo in ambito High Performance Computing come ad esempio: l'Intelligenza Artificiale ed in particolare le complesse reti prodotte attraverso il paradigma del Deep Learning, la gestione e l'analisi di grosse moli di dati (Big Data Analytics), lo studio della sicurezza in senso lato, ad esempio (blockchain) e molto altro ancora. In sintesi, oggi, per validare la maggior parte di queste metodologie sono necessarie ingenti risorse di calcolo, in particolar modo l'accelerazione fornita dalle GPU. In questo documento sarà fornita al lettore una panoramica del cluster IBM di nuova installazione; l'obiettivo principale è quello di fornire degli spunti per poter rendere tutti gli utenti abilitati, rapidamente operativi nell'usare le potenzialità offerte da questa risorsa. Il documento è strutturato come segue, nella sezione 2 verrà fornita una panoramica sulle specifiche hardware del cluster ed una chiave di lettura sulle motivazioni che hanno portato la IBM a determinate scelte architetturali; nella sezione 3 si parlerà del gestore dei job presente sul cluster e delle sue modalità di utilizzo per alcuni scenari tipici; nella sezione 4 si descriverà la gestione delle repository software e dell'ambiente conda nel quale sono raccolti i pacchetti ottimizzati dalla IBM per la piattaforma hardware in questione; nella sezione 5 si descriverà una possibile modalità d'uso della piattaforma in emulazione di una workstation e, infine, nella sezione 6 verrà fornita la metodologia attraverso la quale è possibile pianificare ed eseguire un'ottimizzazione dei parametri tramite l'esecuzione di molteplici test in parallelo.