Recursos computacionales

El Living Lab cuenta con una red de recursos computacionales totalmente interconectada entre sí y completamente integrada en el espacio físico. Los recursos de los que dispone el Living Lab son:

• Un servidor de altas prestaciones biprocesador Xeon Gold 6326 con 16 cores/32 threads cada uno, 512GBytes de memoria RAM, 2 SSD de 1.5T para almacenamiento temporal de datos a alta velocidad y 2 interfaces de 10GBytes en bonding para intercambio de información con el servidor de almacenamiento final descrito posteriormente. Este equipo tiene 4 GPUs RTX-3090 con 10496 cores 24GBytes de memoria DDR6 cada una y bus de 386 bits de ancho. Tiene instalado un servicio Jupyter-Hub para permitir el acceso a los investigadores a los recursos, y que puedan programar fácilmente sobre este equipo usando múltiples lenguajes de programación, principalmente Python 3.10. Tiene instaladas las librerías más comunes para Machine Learning, permitiendo a los usuarios crear sus propios entornos de trabajo Python, independientes de los demás usuarios.
• Servidor de discos de alta capacidad (80TBytes de capacidad), interconectado con un interfaz a 20GBytes con el servidor de altas prestaciones. Este servidor presta conectividad vía sistemas de ficheros de red Windows SMB y NFS, para su interconectividad con las estaciones de trabajo.
• Una estación de trabajo basado en Windows 10 para la interconectividad con el sistema de adquisición de datos MoCap, estación i7 gen 12, no solo para adquisición de datos del sistema MoCap, sino también su post-procesado, con herramientas de desarrollo locales Python Anaconda y acceso a los servidores de cómputo y de almacenamiento.
• Una segunda estación de trabajo basada en Windows 10, con las mismas herramientas de trabajo.
• 2 estaciones Apple iMac Apple Silicon con herramientas de desarrollo Python e interconexión con los servidores de cómputo y almacenamiento.
• Interfaz Wireless WiFi-6 para interconexión con los dispositivos de adquisición de datos, tabletas, y teléfonos móviles para los experimentos.

Por seguridad el sistema está aislado del exterior tras un Firewall, permitiendo solo acceso vía Web segura al sistema Jupyter-Hub.

En la Intranet del Living Lab, se puede acceder a la información técnica referente a los recursos computacionales