Вопрос или проблема
Мне нужно создать хост на базе Ubuntu Linux с поддержкой GPU, доступный нескольким пользователям одновременно. Пользователям требуется выделенный графический интерфейс и возможность разрабатывать в Matlab, Python с использованием IDE для отладки, а также другого программного обеспечения, как 3DSlicer.
Необходимо наличие общего хранилища для команды и для каждого пользователя. Пользователи — это студенты инженерных специальностей с разным уровнем навыков, поэтому чем проще система с точки зрения пользователя, тем лучше.
Мне нужно, чтобы пользователи имели опыт работы, аналогичный работе на их рабочих станциях, но при этом чтобы они делили ресурсы одного компьютера.
Является ли такой подход осуществимым?
Есть ли ресурсы, которые могут помочь мне понять, как реализовать такую систему?
Существуют ли более оптимизированные подходы для работы с такой нагрузкой?
Спасибо за все идеи и предложения, которые возникнут!
Я нахожусь в аналогичной ситуации с аналогичными требованиями. Что сработало для вас? Можем ли мы связаться и обсудить это подробнее?
Ответ или решение
Создание сервера для команды исследователей с GPU и возможностями для нескольких пользователей требует внимания к различным техническим и пользовательским аспектам. Рассмотрим шаги к реализации такой системы и оптимальные подходы к её организации:
Фокус
Вам необходимо построить сервер на базе Ubuntu Linux, способный поддерживать несколько пользователей одновременно. Основной задачей является предоставление GPU-ресурсов, простого в использовании интерфейса, а также поддержка разработки на Matlab, Python и других программных средствах, таких как 3DSlicer.
Описание
-
Аппаратное обеспечение:
- GPU: Для работы с графикой и вычислениями рекомендуется использовать современные GPU от NVIDIA с поддержкой CUDA.
- Процессор и Оперативная память: Многоядерный процессор и достаточный объем оперативной памяти (16-32 ГБ и более) для обработки параллельных задач.
- Хранилище: SSD-диски для быстрого доступа к данным; HHD для экономичного хранения больших объемов данных.
-
Настройка ОС и ПО:
- Установка Ubuntu Server: Выбор версии Long Term Support (LTS) для обеспечения безопасности и стабильности.
- Средство удаленного рабочего стола: Настройка xRDP или VNC для удаленного GUI-доступа.
- Управление пользователями: Использование LDAP или Active Directory для управления учетными записями.
- Установка ПО: Matlab, Python (включая основные библиотеки для науки и машинного обучения), IDE (например, PyCharm или Visual Studio Code), и 3DSlicer.
-
Общие и личные хранилища:
- Организация общей сети хранения данных (NAS) для команды с разграничением прав доступа.
- Использование NFS или Samba для деятельности личных хранилищ пользователей.
Элементы Облегчения
- Документация и обучение пользователей: Создайте подробную документацию и проведите обучающие сессии для пользователей, что позволит снижению административной нагрузки.
- Интерфейс: Установите простую и интуитивно понятную графическую оболочку, которая будет близка по функциональности к привычным рабочим столам.
Совершенствование
- Контейнеризация: Рассмотрите использование Docker для изоляции окружений разработки.
- Виртуализация: Разграничение ресурсов через виртуальные машины, если физические ограничения не позволяют полноценное разделение на уровне ОС.
- Мониторинг и аналитика: Внедрение инструментов мониторинга для анализа загрузки системы и оптимизации процессов.
Заключение
Данная система может эффективно удовлетворять потребностям исследовательской команды, предоставляя одновременно мощные вычислительные ресурсы и адаптированную среду пользователей. Для реализации можно воспользоваться ресурсами из официальной документации Ubuntu и NVIDIA, а также платформами, такими как Stack Overflow и специализированные по Linux форумы.
Если вам требуется дополнительная поддержка или общение с теми, кто уже реализовал подобное решение, рекомендуется участие в профессиональных сообществах и форумах на тематические темы.