Rede GNU-Linux

===== GPUs =====

Há três máquinas na rede com GPU: 
  * a máquina **goku**, com uma Radeon RX 5700.
  * a máquina **vegeta** com uma RTX 3060, permitindo uso de CUDA.
  * a máquina **c**, com placa RX 580, voltada voltada para desenvolvimento em kernel para drivers AMD. Entre em contato com a administração para saber mais.

Para acessar qualquer uma das máquinas, utilize **''ssh goku''** ou **''ssh vegeta''** a partir da neozil.

Para a máquina vegeta, você pode utilizar o comando **''tensorflow''** para entrar em um container com um ambiente tensorflow-cuda configurado.

Para a máquina goku, você pode utilizar o comando **''tensorflow''** para entrar em um container com um ambiente tensorflow-rocm configurado, ou utilizar o comando **''pytorch''** para entrar em um container com um ambiente pytorch-rocm configurado.

Os ambientes das máquinas vegeta e goku montam automaticamente a home do usuário, mas não providenciam algumas ferramentas úteis como editor de texto, por exemplo. Use esses ambientes quando quiser executar algum programa. Outro aviso importante: Os ambientes da máquina goku são lentos para inicialização, tente usar a máquina vegeta quando possível.
  
Caso queira desenvolver para kernel e precise de uma máquina para deploy de imagens de kernel, peça o acesso para os administradores da rede o acessoa à máquina c.

===== Qual a versão do CUDA Toolkit disponível na vegeta? =====
A versão atual é o CUDA Toolkit 11.8.


===== Compilando e Rodando código CUDA =====
O compilador do CUDA aceita códigos C e C++, além do próprio CUDA. Para 
compilar um arquivo de código, basta chamar o **nvcc** como se fosse 
qualquer outro compilador de C.

<code bash> 
nvcc codigo.cu 
</code>

Para rodar o executável gerado também é como qualquer outro. 

<note important>
Não crie seu próprio ''nvidia-cuda-mps-server''. O 
''nvidia-cuda-mps-server'' é um processo gerenciador 
das gpus que é executado pela raíz e não atrapalha a 
execução do seu processo. 
</note>

===== Comando Úteis para uso de CUDA =====

^ Comando         ^ Descrição^
| ''nvcc''        | Compilador de código CUDA|
| ''nvtop''       | Exibe informações de proessos dos usuários e uso das GPUS|
| ''nvidia-smi''  | Display de informações gerais das gpus|

O comando ''nvidia-smi'' é na verdade uma variedade de comandos 
juntos num comando só (vide ''nvidia-smi -h'') . Com ele é possível 
obter informações como id, uso e memória livre das GPUs e quais 
processos estão rodando nelas (grealmente os processos serão 
gerenciados pelo ''mps-server'' e não aparecerão individualmente), 
o que facilita na hora de escolher uma GPU mais livre para rodar o 
seu programa.

===== Uso =====
Eu vou pessoalmente bater em quem usar isso pra minerar bitcoin.
 --- //[[jose.alvim@usp.br|Jose Goudet Alvim]] 2020/05/02 07:39//
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