From 441e30111a07fb50a0c7efb241a66b41b866d5e4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Thomas Keller Date: Tue, 20 Aug 2024 10:21:19 +0200 Subject: [PATCH] Update Workstations-Getting-Started.md --- Workstations-Getting-Started.md | 16 ++++++++-------- 1 file changed, 8 insertions(+), 8 deletions(-) diff --git a/Workstations-Getting-Started.md b/Workstations-Getting-Started.md index 67af19d..b31e24c 100644 --- a/Workstations-Getting-Started.md +++ b/Workstations-Getting-Started.md @@ -2,23 +2,23 @@ ## Hardware -Für Berechnungen in Lehre stehen an der Fachhochschule verschiedene Workstations zur Verfügung. Eine Übersicht über die Maschinen findest Du ![hier](https://gitea.fhgr.ch/CDS/infrastruktur-dok/src/branch/main "Hardware Übersicht") +Für Berechnungen im Studium stehen an der Fachhochschule Graubünden verschiedene Workstations zur Verfügung. Eine Übersicht über die Maschinen findest Du ![hier](https://gitea.fhgr.ch/CDS/infrastruktur-dok/src/branch/main "Hardware Übersicht") ## Zugriff -Der Zugriff erfolgt über SSH aus den Netzen (WLAN, VPN) der FH Graubünden. Wie eine SSH Verbindung eingerichtet wird, ist hier ![hier](https://gitea.fhgr.ch/CDS/infrastruktur-dok/src/branch/main/Lab-Login-Tutorial.md "SSH Einrichten") beschrieben. +Der Zugriff erfolgt über SSH aus den Netzen der FH Graubünden (WLAN, VPN). Wie eine SSH Verbindung eingerichtet wird, ist hier ![hier](https://gitea.fhgr.ch/CDS/infrastruktur-dok/src/branch/main/Lab-Login-Tutorial.md "SSH Einrichten") beschrieben. ## Architektur -Alle Workstations für die Lehre sind nach dem folgenden Muster aufgebaut: +Alle Workstations für das Studium sind nach dem folgenden Muster aufgebaut: |Was|Beschreibung| |---|---| -|Login|Für das Login mit SSH verwendest Du deinen FH Graubünden Benutzername und Passwort| -|Homeverzeichnis mit einer Quota von 80GB pro Benutzer|Welche Möglichkeiten Du hast falls dein Homeverzeichnis voll ist, siehst Du hier ![Troubleshooting](https://gitea.fhgr.ch/CDS/infrastruktur-dok/src/branch/main/Installation-Tensorflow.md#troubleshooting)| -|Ein Verzeichnis ```/scratch``` für die temporäre Ablage von grossen Datenmengen|In diesem Verzeichnis bitte keine vertrauliche Daten ablegen | -|Slurm für den Zugriff auf die GPUs|Wie das funktioniert steht im Abschnitt [Job Scheduler und Partitionen](#job-scheduler-und-partitionen)| -|Installation zusätzlicher Software|Zusätzlichen Pakete können über die Software Anaconda/Miniconda oder Pip installiert werden. Wie das funktioniert ist zum Beispiel im Dokument ![Installation Tensorflow](https://gitea.fhgr.ch/CDS/infrastruktur-dok/src/branch/main/Installation-Tensorflow.md) beschrieben| +|Login auf den Workstations|Für das Login mit SSH verwendest Du deinen FH Graubünden Benutzername und Passwort| +|Homeverzeichnis und Quota|Dein Homeverzeichnis ist auf 80 GB Speicherplatz beschränkt. Welche Möglichkeiten Du hast falls dein Homeverzeichnis voll belegt ist, siehst Du hier ![Troubleshooting](https://gitea.fhgr.ch/CDS/infrastruktur-dok/src/branch/main/Installation-Tensorflow.md#troubleshooting)| +|Speicherplatz unter ```/scratch```|Für temporäre Dateien die die Quota von 80 GB überschreiten, kann unter /scratch Speicherplatz verwendet werden. In diesem Verzeichnis bitte **keine vertrauliche Daten** ablegen | +|Slurm für den Zugriff auf die GPUs|Die GPUs können nur mit Slurm verwendet werden. Wie das funktioniert steht im Abschnitt [Job Scheduler und Partitionen](#job-scheduler-und-partitionen)| +|Installation zusätzlicher Software|Python Module, Entwicklungs Bibliotheken etc. können über die Software Anaconda/Miniconda oder Pip installiert werden. Wie das am Beispiel von Tensorflow funktioniert ist im Dokument ![Installation Tensorflow](https://gitea.fhgr.ch/CDS/infrastruktur-dok/src/branch/main/Installation-Tensorflow.md) beschrieben| |Container|Für die Arbeit mit Containern ist die Software Apptainer installiert. Wie mit Apptainer Software installiert werden kann (auch für Software die Rootrechte benötigt) ist im Dokument ![Installation Tensorflow](https://gitea.fhgr.ch/CDS/infrastruktur-dok/src/branch/main/Installation-Tensorflow.md) beschrieben oder in der ![Apptainer Dokumentation](https://apptainer.org/docs/user/latest/)|