Uso do processamento
Número de jobs
O processamento computacional em HPCs como o Marvin é realizado através da submissão de jobs. Nesses jobs, o usuário descreve os recursos computacionais que ele deseja utilizar - a quantidade de CPUs, GPUs e memória RAM - e os scripts e programas que serão executados. Assim, ao observarmos o número de jobs submetidos (Figura 1), podemos estimar como os usuários tem utilizado os recursos computacionais disponíveis.
Observando a Figura 1 é possível notar que a demanda por jobs não foi uniforme ao longo do ano, mas apresentou picos em alguns meses. O número total de jobs executados foi de 31978. Isso indica uma média de 2664 por mês, o que representa um aumento de ~240% em relação ao ano de 2023 (ver 2023 - processamento).
Os jobs exibidos na Figura 1 são submetidos para diferentes partições do SLURM. Os que utilizam processamento em GPU são submetidos para as partições *-gpu-* 1 e os que utilizam apenas processamento em CPU para as partições *-cpu-*. Os jobs submetidos para as partições gui-*-* são sessões gráficas (VNC, Jupyter ou RStudio) inicializadas através do OpenOnDemand.
Na Figura 2 observamos essa distribuição de jobs por diferentes partições. A maior demanda foi para a partição short-cpu. A segunda maior demanda foi para a partição short-gpu-small e em terceiro para a short-gpu-big.
As partições “gui”, inicializadas através do OpenOnDemand, atenderam 67 jobs.
Tempo de execução dos jobs
Na figura 3 podemos observar o tempo acumulado de processamento de cada uma das partições. Esse tempo corresponde a soma do tempo de execução dos jobs. Juntamente com os dados acima, isso nos permite ter uma visão da utilização do HPC e das partições mais utilizadas.