Nuestros servicios

El Centro de Computación de Alto Rendimiento CCAR es una Unidad de Apoyo a la Investigación de la UNED. Su misión es proveer de la infraestructura y los recursos necesarios para investigadores que requieran herramientas de computación de alto rendimiento (HPC). Su uso está destinado exclusivamente a labores de investigación y explotación de recursos computacionales en el ámbito de las Ciencias. Además de horas de computación, el CCAR ofrece servicios de asesoría, adquisición de equipos e infraestructuras, soporte y mantenimiento de hardware y software de altas prestaciones.

HPC

Servicio de computación científica heterogéneo en cualquiera de nuestros clústeres de investigación.

Software, normativa y manuales

Software instalado, normativa del CCAR, manuales de usuario y guías.

Proyectos y resultados

Proyectos de investigación participantes, acuerdos de servicio y resultados obtenidos.

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¿Tienes algún proyecto o necesidad de computación?

Habla con nosotros y te orientaremos para conseguirlo

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Nuevos nodos de cálculo en ALICE

Gracias a los acuerdos de servicio firmados, recientemente hemos incorporado al CCAR dos nuevos nodos de cálculo con procesadores Intel Xeon Platinum de 3ª generación. En total, se han añadido 256 nuevos hilos de computación disponibles en ALICE, sumando un total de 1.300 hilos. Cada uno de estos nodos dispone de 192 GB de RAM, y discos SSD de 2 TB para el scratch de datos.

Nuevos procesadores Intel Xeon Platinum en la cola épsilon de Alice.
Talleres de formación para estudiantes (2023)

El Grupo de Innovación Docente en Física, en colaboración con el CCAR, y con el patrocinio del Plan de Apoyo a la Innovación Docente UNED, del Máster Universitario en Física de Sistemas Complejos y del Máster Universitario en Física Avanzada, ofertará durante el curso 2022/2023 una serie de talleres destinados a la obtención de competencias transversales en computación científica para estudiantes de la Facultad de Ciencias. Dirigido principalmente a estudiantes de último curso de grado y máster, y en particular a los de las siguientes asignaturas:

  • Grado en Física
    • Trabajo Fin de Grado
    • Técnicas Experimentales
  • Máster en Física Avanzada/Sistemas Complejos
    • Trabajo Fin de Máster
    • Fenómenos de transporte
    • Métodos cuánticos en sistemas poliatómicos
    • Introducción a la ciencia y el análisis de datos

Los talleres, con un marcado carácter práctico, harán una introducción de las principales herramientas de software que se se utilizan en sistemas de computación distribuida: LAMMPS, Gaussian, programación en MPI, etc. También se utilizarán programas de ámbito científico para el tratamiento y análisis de datos: gnuplot, python, shell scripting, etc. Los talleres ofertados para el curso 2022/2023 son los siguientes:

  • Introducción a sistemas de computación distribuida.
  • Visualización de datos y shell scripting.
  • Uso de MATLAB para representaciones gráficas.
  • Ciencias y análisis de datos en Python.
  • Paralelización con MPI.
  • Dinámica molecular.
  • Gaussian.
  • Random Phase.

Con esta iniciativa, pretendemos que los estudiantes puedan adquirir los conocimientos necesarios para afrontar, con garantías de éxito, los retos que puedan plantearse en computación científica. Se trata de una formación complementaria para estudiantes que expande las posibilidades de actuación en numerosas asignaturas, lo que supone un valor añadido para las titulaciones en las que se enmarca.

Tanto en los cursos virtuales como en la web del CCAR como en redes sociales daremos información sobre las fechas y los contenidos de los talleres.

¡Plazas limitadas!

FORMULARIO DE INSCRIPCIÓN

Nuevas librerías para deep neural network de NVIDIA. https://developer.nvidia.com/blog/tensor-ops-made-easier-in-cudnn/

Todos los equipos de ALICE que soportan cálculos por GPU se han actualizado a la última versión disponible del driver de NVIDIA (525.60.11). Se han instalado también dos nuevas versiones de la toolkit de CUDA (11.8 y 12.0) que están ya disponibles a través de los módulos siguientes:

module load CUDA/11.8

module load CUDA/12.0

Además, se han instalado las librerías CUDA Deep Neural Network cuDNN 8.3 de NVIDIA, integradas dentro de CUDA-11.8, quedando a disposición de todos los usuarios. Recordamos que las colas alpha, beta y dseta tienen disponibles tarjetas gráficas para cálculos científicos.

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