Softwares disponíveis no Ambiente HPC
Os softwares listados abaixo estão disponíveis para todos os usuários do ambiente HPC. Apenas softwares livres ou aqueles que a UFG possui licença institucional (site license, campus license, etc.) podem ser disponibilizados de forma global no cluster.
Para softwares de uso mais restrito e individual recomendamos que sejam instalados na área do usuário. Esse é o caso de softwares proprietários com licença não institucional. Nesses casos, o próprio usuário pode fazer a instalação.
Atenção usuários:
- É proibido instalar ou usar softwares proprietários sem licença válida no ambiente HPC!
- É importante ter ciência de que, no caso de software com licença não institucional, a observância dos termos da licença é de inteira responsabilidade do usuário.
- Não é possível rodar softwares com interface gráfica no cluster.
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Para preservar o bom funcionamento do cluster, os usuários não possuem privilégios de usuário root (administrador do sistema) portanto a instalação de pacotes deverá ser feita pela equipe técnica.
Para solicitar a instalação de algum software para acesso global no cluster ou solicitar ajuda para instalação de software na área do usuário, utilize o canal Fale Conosco. O usuário deve estar ciente de que, dependendo do fluxo de trabalho da equipe do Laboratório e das características do software, o atendimento a essa solicitação pode levar um tempo maior que o usual. É importante ressaltar que a solicitação de instalação deverá ser feita somente por usuários cadastrados, ou seja, aqueles que possuem uma conta no cluster.
- AutoDock Vina 1.1
- Apache Spark 3.0.2
- BoltzTraP 1.2
- BoltzTraP2 20.7
- CASINO current beta
- Code_Aster 14.4
- CPMD 4.3
- Dalton/LSDalton 2018.0 (1)
- Gaussian 09 D.02
- Gaussian 16 B.01 (2)
- GROMACS 2020.3
- GROMACS 2021.2
- GROMACS 2022.2
- CP2K 9.1
- HANDE 1.4
- HORTON 2.1.1
- NAMD 2.14
- Open Babel 3.0.0
- OpenFOAM 8.0
- OpenMX 3.9
- Phonopy 2.8
- Psi4 1.3.2 e 1.5.0
- Quantum ESPRESSO 6.5
- R 3.6
- ShengBTE 1.1.1
- SIESTA 4.0
- GAMESS-US
- Open Scientific Eyes
- GLoBES 3.0.11
- Root
Observações:
(1) Nem todas as funcionalidades do programa estão paralelizadas. Verifique quais estão no site do desenvolvedor.
(2) Paralelizado apenas para memória compartilhada (só permite utilizar núcleos dentro de um mesmo nó).
- FFTW 2.1.5, 3.3.8, 3.3.9 e 3.3.10
- HDF5 1.10.5 e 1.10.6
- LAPACK 3.8.0 e 3.9.0
- Libconfig 1.7.2
- MPICH 3.3.1
- MVAPICH 2.3.2
- NetCDF 4.7.1
- OpenBLAS 0.3.7, 0.3.10, 0.3.13, 0.3.17, 0.3.18 e 0.3.20
- OpenMPI 3.1.4, 3.1.5, 3.1.6, 4.1.1, 4.1.2 e 4.1.4
- PnetCDF 1.12
- ScaLAPACK 2.0.2 e 2.1.0
- Numpy 1.16, 1.18, 1.19 e 1.21
- Dataclasses 0.8
- grpcio 1.32.0 e 1.43.0
- h5py 2.9.0, 2.10.0 e 3.1.0
- Pillow 6.2.2, 7.0.0 e 8.4.0
- pip 19.3, 20.2 e 21.3.1
- Setuptools 39.2.0
- Tensorflow 2.4.1 e 2.6.2
- Torch 1.10.1
- Torchvision 0.11.2
- GTK2 2.24.31
- GCONF 3.2.6
- XVFB 0.2.9
- Libfuse 3.10.5
- CUDA 10.0, 10.1, 10.2 e 11.0
- GNU 7.3.0, 8.3.0 e 10.2.0 (C/C++/Objective-C, Fortran)
- GNU Octave 5.2.0
- LLVM 5.0.1(C/C++/Objective-C)
- OpenJDK 1.8.0, 11.0.8 e 11.0.12 (Java)
- Perl 5.30
- PGI 20.7 (Fortran, C/C++)
- Python 2.7, 3.6, 3.7, 3.8 e 3.9.
- Intel Fortran 2021
Para utilizar qualquer um desses softwares deve-se configurar as variáveis de ambiente necessárias. Isso pode ser feito através do comando module.
Para listar os módulos disponíveis no sistema, basta usar o comando
| module avail |
Após localizar o módulo associado ao software desejado, para carregá-lo basta digitar
| module load <módulo_do_software> |
Dessa forma o software fica acessível e pronto para ser utilizado.
Atenção: vários softwares possuem mais de uma versão instalada. Nesses casos, certifique-se de carregar o módulo da versão correta.
Observe também que através do comando module avail é possível ver quais bibliotecas foram utilizadas na compilação do software. Para maiores informações digite
| module --help |
As páginas relacionadas abaixo reúnem dicas específicas para uso mais eficiente dos softwares no cluster. As páginas serão atualizadas à medida que formos ampliando nossa base de conhecimento.
Quanto mais eficiente for o uso dos recursos computacionais no cluster, melhor será para todos os usuários. Portanto, se você tiver alguma dica de uso, nos envie pelo Fale Conosco.