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Update Workstations-Getting-Started.md
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ffa48b61e5
commit
4b9a589f8a
@ -1,14 +1,24 @@
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# GPU Workstations
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## Inhaltsverzeichnis
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- [Hardware](#hardware)
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- [Zugriff mit SSH](#zugriff-mit-ssh)
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- [Architektur der Workstations](#architektur-der-workstations)
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- [Job Scheduler und Partitionen](#job-scheduler-und-partitionen)
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- [Slurm Commands](#slurm-commands)
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- [Beispiel einer Berechnung](#beispiel-einer-berechnung)
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## Hardware
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Für Berechnungen im Studium stehen an der Fachhochschule Graubünden verschiedene Workstations zur Verfügung. Eine Übersicht über die Maschinen findest Du 
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## Zugriff
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## Zugriff mit SSH
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Der Zugriff erfolgt über SSH aus den Netzen der FH Graubünden (WLAN, VPN). Wie eine SSH Verbindung eingerichtet wird, ist hier  beschrieben.
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## Architektur
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## Architektur der Workstations
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Alle Workstations für das Studium sind nach dem folgenden Muster aufgebaut:
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@ -104,7 +114,7 @@ sudo nvtop
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aufgerufen werden.
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## Ein Beispiel einer Berechnung
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## Beispiel einer Berechnung
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Im folgenden Beispiel verwenden wir das MNIST Datenset um ein einfaches Tensorflow Modell zu trainieren. Wr verwenden in diesem Beispiel einen Apptainer Container. Du kannst Tensorflow aber auch mit Anaconda/Miniconda installieren. Siehe dazu [Installation Tensorflow](https://gitea.fhgr.ch/CDS/infrastruktur-dok/src/branch/main/Installation-Tensorflow.md)
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