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Iniciativa de biocomputación

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Manticore: Clúster de unidad de procesamiento de gráficos (GPU) A40 de Salk

Manticore representa un salto significativo en las capacidades computacionales del Instituto Salk, brindando un acceso invaluable a capacidades informáticas de alto rendimiento esenciales para la investigación científica computacionalmente intensiva. Manticore, con 34 GPU NVIDIA A40, ofrece una potencia computacional excepcional para tareas de investigación con uso intensivo de datos. Con su diseño escalable, el clúster maneja cargas de trabajo extensas y admite diversas aplicaciones, incluido el aprendizaje profundo y el entrenamiento de redes neuronales. Perfectamente integrado con la infraestructura existente de Salk, Manticore mejora las capacidades de investigación al acelerar el procesamiento de datos, fomentar la colaboración y permitir la exploración científica innovadora.

Manticore está construido con 16 nodos Dell R750xa optimizados para computación de alto rendimiento con 64 NVIDIA A40. Cada nodo está equipado con 512 GB de memoria, lo que facilita el manejo de grandes conjuntos de datos y cálculos complejos. El almacenamiento para cada nodo se proporciona a través de un RAID de 480 GB para el sistema operativo y una unidad Express de memoria no volátil adicional de 6.4 TB. Los nodos están conectados en red con tarjetas de interfaz de red de formato pequeño conectables de fábrica (SFP) de 10 GBE de doble puerto. El clúster opera en Ubuntu y utiliza Run:AI como middleware para ayudar a optimizar las cargas de trabajo del clúster.

Con esta inversión estratégica en infraestructura, el Instituto Salk establece una infraestructura fundamental que mejora significativamente la infraestructura informática de biocomputación, permitiendo a los investigadores aprovechar tecnologías de simulación, modelado y análisis de datos de vanguardia.

Equipo de desarrollo de software y nube de biocomputación de Salk

Como parte de la Iniciativa de Biocomputación, Salk está mejorando sus sólidos recursos computacionales y de almacenamiento de datos locales mediante la construcción activa de una infraestructura que integra recursos de nube comerciales y académicos. Esta iniciativa tiene como objetivo apoyar la ciencia biológica innovadora del Instituto.

Nuestro recién formado equipo de desarrollo de software y nube de biocomputación está en el centro de esta estrategia. Este equipo dedicado, parte de nuestro departamento de TI de investigación, colabora estrechamente con el profesorado y la comunidad de investigación de Salk. Su objetivo principal es desarrollar soluciones de software que permitan que los códigos de investigación biológica se ejecuten sin problemas en recursos informáticos remotos. Esto se logra utilizando redes de datos dedicadas de alta velocidad y soluciones avanzadas de almacenamiento de "big data".

El equipo de desarrollo de software y nube de biocomputación ofrece una gama de servicios, que incluyen:

  • Consulta: Proporcionar asesoramiento y experiencia bajo demanda a los investigadores.
  • Colaboración: Ayudar en el desarrollo de arquitecturas técnicas y apoyar la implementación de subvenciones de investigación.
  • Formación y Documentación: Ofreciendo sesiones de capacitación integrales y documentación detallada para garantizar el uso efectivo de los recursos computacionales.

Este equipo es fundamental para mejorar nuestras capacidades de investigación, garantizando que Salk permanezca a la vanguardia de la innovación en ciencias biológicas.

Red científica Salk (SciNet)

SciNet es una red dedicada exclusivamente a la transferencia de datos científicos de alta velocidad con conectividad de 100 Gb/s a la comunidad nacional de investigación y educación y vías preferidas para socios comerciales de la nube, incluidos Amazon, Google y Microsoft.

SciNet es una arquitectura especializada que funciona como una autopista de datos de alta velocidad, separada del tráfico diario del uso habitual de Internet, como correos electrónicos, navegación web y videoconferencias. Al aislar el tráfico de datos científicos, la red garantiza que las grandes transferencias de datos, como datos de tuberías genómicas unicelulares o datos de imágenes de alta resolución de microscopía electrónica criogénica (crio-EM), se produzcan de forma rápida y fiable sin las ralentizaciones típicas causadas por la congestión de la red.

Además, esta arquitectura incorpora medidas de seguridad avanzadas que protegen los datos de investigación confidenciales y al mismo tiempo permiten un acceso fluido a recursos informáticos remotos y plataformas colaborativas. Como resultado, SciNet mejora significativamente la eficiencia y la velocidad de la investigación científica con uso intensivo de datos, permitiendo a los investigadores centrarse más en el análisis y el descubrimiento que en la logística de la transferencia de datos.

Representación gráfica de Sci Net

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