Arranca el proyecto para crear una red de centros de supercomputación al servicio de la industria en el que participa el CESGA. El proyecto europeo EuroCC pretende apoyar y fomentar las fortalezas nacionales en competencias de la computación de altas prestaciones y detectar y cubrir las carencias existentes. El Centro de Supercomputación de Galicia, CESGA, [...]
El próximo curso 2020/2021, la Universidade da Coruña (UDC) y la Universidade de Santiago (USC), en colaboración con el Centro de Supercomputación de Galicia (CESGA) continuarán ofertando el Máster en Computación de Altas Prestaciones (Máster HPC). El Máster consta de 60 créditos, así que su duración es de un solo curso académico. El Máster puede [...]
El Centro de Supercomputación de Galicia (CESGA) invertirá 7 millones de euros en el Finisterrae III, un nuevo superordenador que multiplicará por seis la capacidad de cálculo del actual Finisterrae II, al tiempo que proporcionará servicios de almacenamiento de muy alta capacidad, reforzando así el servicio de vanguardia que el centro presta a los investigadores [...]
One version of the official TensorFlow (TF) performance Benchmark was downloaded from TF webpage and prepared to run on Finis Terrae II (FT2) supercomputing infrastructure from CESGA. This report shows the achieved results on this CESGA supercomputing facilities.
One of the most powerful characteristics of Google API for Machine Learning TensorFlow is its capability for distributed computation that allow users to automatically distribute the training process in different computing machines. Despite the fact that the implementation of these characteristics is relatively straightforward, their deployment in a typical High Performance Infrastructure based on queue [...]
This technical report will try to give an overview of different profiling tools, both open-source and commercial. Some of them are currently available in FinisTerraeII supercomputer, so a brief usage of this tools will be shown too. This report will give a point of reference to start to use this tools, and at the same [...]
The purpose of this Technical Report is analyze, debug & benchmark the BigData platform installed at CESGA by running Spark-based ML algorithms over public datasets with different resource allocation (number of executors, number of cores, memory per executor, memory for driver, etc.).