Ampliación del Clúster de Computación de Alto Rendimiento del C3UPO para Permiti...
Ampliación del Clúster de Computación de Alto Rendimiento del C3UPO para Permitir la Explotación de Nuevas Capacidades en Investigación Pluridisciplinar
Desde 2015, la UPO dispone de un clúster de computación de alto rendimiento, con un total de 1032 cores CPU y 2 procesadores GPU para cálculo, 70Tb de espacio de disco y Slurm como gestor de colas de ejecución, Esto permitió crear...
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Fecha límite participación
Sin fecha límite de participación.
Financiación
concedida
El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto
el día 2018-01-01
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Características del participante
Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.
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Fecha límite de participación
Sin fecha límite de participación.
Descripción del proyecto
Desde 2015, la UPO dispone de un clúster de computación de alto rendimiento, con un total de 1032 cores CPU y 2 procesadores GPU para cálculo, 70Tb de espacio de disco y Slurm como gestor de colas de ejecución, Esto permitió crear, en 2017, el Centro de Cálculo Científico de la UPO (C3UPO), como el servicio tecnológico de investigación encargado de gestionar, mantener y ampliar las instalaciones de cálculo científico comunes de la UPO, dando acceso a las mismas a la comunidad universitaria,En la actualidad, 14 grupos de investigación de la UPO y del centro mixto CABD-CSIC hacen uso de las instalaciones del C3UPO, con un total de 75 usuarios, Todo ello gracias a la apuesta de la universidad por la computación científica, algo que se ha visto favorecido por la organización de cursos de formación, que han ayudado a que nuevos grupos se hayan incorporado como usuarios de los recursos del C3UPO desde su creación, Este gran auge en el uso de cálculo científico en la UPO, unido a las opciones que ofrece el acceso a recursos más actualizados, como es el caso de los procesadores GPU o la necesidad de mayor espacio para hacer uso de bases de datos de diversa índole, ha llevado a que el clúster de computación precise de una ampliación, de la que pueden ser muchos y muy heterogéneos los grupos de investigación que se beneficiarían, permitiéndoles plantear nuevos retos ligados por ejemplo al big data o el machine learning para generar reglas que resuelvan problemas actuales,