Les logiciels installés

Olympe, vue arrière

Vous trouverez ici une liste de logiciels ou bibliothèques scientifiques installés. Cette liste n’est pas exhaustive. Pour la compléter, une fois connectés à Olympe, utilisez la commande (voir les modules disponibles) :

module available

Par exemple :

[@olympelogin1 ~]$ date ven. nov. 29 10:57:40 CET 2019 [@olympelogin1 ~]$ module av ... ------------------------------------------- /usr/local/modules/modulefiles/scientific_applications ------------------------------------------- abaqus/2016 hdf5/1.10.2-intelmpi paraview/5.5.0 amber/amber16-impi hdf5/1.10.2-openmpi paraview/5.5.2 amber/amber16-ompi hdf5/1.10.2-seq paraview/pvbatch-5.5.2 ...

Les logiciels installés


Les bibliothèques scientifiques

Les bibliothèques scientifiques

Liste non exhaustive des bibliothèques installées. Cette liste évolue tout au long de la vie du Supercalculateur Olympe. Vous pouvez utilisez la commande module available (section compilers_and_libraries) pour consulter la liste des bibliothèques disponibles via les modules.

 
PLUS Ecosystème Python, tuto tensorflow, magma, openmpi cuda-aware

Les logiciels scientifiques

Les logiciels scientifiques

Liste non exhaustive des logiciels installés. Cette liste évolue tout au long de la vie du Supercalculateur Olympe. Vous pouvez utilisez la commande module available (section scientific_applications) pour consulter la liste des applications disponibles via les modules. Vous pouvez aussi exécuter la commande:

ls -l /usr/local

Les logiciels de visualisation

Les logiciels de visualisation

Les logiciels suivants de visualisation de données scientifiques sont installés sur Olympe.
 

RAPPEL - Pour se connecter aux nœuds de visualisation d’Olympe, voir ici

L'écosystème Python

L'écosystème Python

CALMIP préconise l’utilisation de conda pour l’installation de vos environnements python :

  • La documentation CALMIP pour conda

Environnements conda prêts à être utilisés ou clonés :

  • python (uniquement python)
  • python-tools (contenant les modules : Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib, JupyterLab plus quelques autres)
  • tensorflow (tensorflow, JupyterLab et TensorBoard)
  • pytorch (pytorch et JupyterLab)
  • scikit-learn (scikit-learn et JupyterLab)
  • mpi4py (installer correctement le paquet)
  • jax (installer correctement le paquet pour utiliser les GPUs)
  • module de test

Outils de visualisation également disponibles :

  • TensorBoard
  • JupyterLab

Pour des besoins très spécifiques:

  • Vous pouvez utiliser les modules Python fournis par Intel

Si vous avez des dépendances très nombreuses et particulières:

  • Il est peut-être plus simple de passer par un conteneur singularity
Espace utilisateurs/Doc technique Olympe

Voir aussi

FAQ

Questions fréquentes et messages d'erreurs

Lancer un calcul

Les différentes manières de lancer un calcul