Nuove Partizioni
13/07/2026
Sia CPU che GPU
Riorganizzazione delle Partizioni del Cluster
Gentili Utenti,
Al fine di ottimizzare l'allocazione delle risorse, ridurre i tempi di attesa in coda e garantire che ogni tipologia di calcolo giri sull'hardware più idoneo, abbiamo completamente riorganizzato le partizioni Slurm del nostro cluster.
A partire da oggi, l'infrastruttura è suddivisa in cinque macro-partizioni logiche, ciascuna pensata per uno specifico target hardware.
Mappa delle Nuove Partizioni
Di seguito lo schema riassuntivo delle code che dovrete indicare nei vostri script Slurm tramite la direttiva #SBATCH --partition=NOME_PARTIZIONE:
| Nome Partizione (Slurm) | Target e Tipo di Calcolo | Risorsa Chiave per Nodo |
|---|---|---|
cpu_amd_zen4_2x96 |
Alta Densità CPU: Calcolo parallelo massivo (es. MPI) che richiede molti core ma meno RAM per singolo core. | 192 Core fisici |
cpu_amd_zen4_2x48 |
Standard CPU: Task con elevati requisiti di memoria allocata per singolo core (Memory-bound). | 96 Core fisici (Più RAM per core) |
gpu_H100 |
GPU Avanzato / Multi-GPU: Calcolo che richiede scambio dati ad altissima velocità tra più schede via NV-LINK. | 2x NVIDIA H100 (96GB) con NV-LINK |
gpu_H100_partitioned |
GPU Standard: Workload che necessitano della potenza di calcolo di una singola scheda acceleratrice top-tier. | 1x NVIDIA H100 (96GB) |
gpu_L40S |
GPU AI & Media: Ottimizzata per carichi di lavoro paralleli su GPU (Inferenza LLM, rendering, training distribuito). | 6x NVIDIA L40S (48GB ciascuna) |
Se avete dubbi su quale sia la partizione più adatta alle caratteristiche tecniche del vostro codice, non esitate ad aprire un ticket di supporto.
