Environnements logiciels d'Arctic
IA - Deep Learning
Les logiciels sont installés sous environnements python3, pour l'architecture des GPU NVIDIA d'Arctic (A100 et H200) :
- Frameworks de deep learning PyTorch et TensorFlow
- Framework de machine learning scikit-learn
- Outils de traitement d'image OpenCV et scikit-image
- Outils d'analyse de données pandas
Une page dédiée recense les différentes versions et leurs modules associés.
Commande utile : module avail aidl
HPC
Compilation
Les liens suivants décrivent les environnements spécifiques (Cray Programming Environment) disponibles sur Arctic :
- pour la compilation de codes CPU
- pour la compilation de codes GPU
Les GPU AMD sont consacrés à des codes de simulation programmés par API HIP, OpenACC (FORTRAN et Cray Compiler uniquement), OpenMP target, SYCL ou OpenCL.
Applications
Des codes métier de référence sont aussi disponibles pour différents domaines tels que mécanique et CFD (exemple : OpenFOAM), climat (exemple : WRF), simulation atomistique (exemple : Gromacs) ou mathématiques (exemple : R).
- Versions disponibles pour une application :
module avail gromacs,module avail openfoam - Modules disponibles par catégorie scientifique :
module avail atomic_simu,module avail cfd_fem,module avail bio,module avail climate - Environnements python :
module avail py_env - Compilateurs et librairies du CPE (Cray Programming Environment) :
module avail cpe_env