Ibm Spectrum Computing Course (LSF)

Le cours d’administration IBM Spectrum Computing (LSF) est conçu pour fournir aux administrateurs de systèmes informatiques à haute performance (HPC) les connaissances nécessaires à la mise en œuvre et à la maintenance de la plateforme LSF dans leur environnement de travail.
IBM Spectrum est une solution de gestion des charges de travail de premier plan pour les clusters, capable d’optimiser l’utilisation des ressources et d’améliorer l’efficacité opérationnelle.
Ce cours couvre tous les aspects fondamentaux de l’administration de la LSF, à commencer par la gestion efficace des ressources critiques telles que le CPU, le GPU et la mémoire.
Les participants apprendront à configurer les files d’attente et à gérer les accords de niveau de service (SLA), en veillant à ce que les ressources soient efficacement allouées aux tâches les plus prioritaires.
En outre, les politiques d’utilisation seront abordées, permettant aux administrateurs de définir des règles claires qui optimisent la distribution des ressources entre les différents utilisateurs et groupes.
L’un des points clés de ce cours est la gestion des clusters.
Les participants acquerront les compétences nécessaires pour surveiller et entretenir les grappes de calcul à haute performance, en veillant à ce que l’environnement LSF fonctionne de manière fluide et efficace.
Les aspects liés à la sécurité, tels que la gestion des utilisateurs et des groupes, seront également abordés afin de s’assurer que l’accès aux ressources est correctement contrôlé.
Ce cours a une approche très pratique.
Les étudiants travailleront avec le matériel officiel de SIXE, ce qui leur permettra d’appliquer ce qu’ils ont appris dans des situations réelles et de résoudre les problèmes courants auxquels sont confrontés les administrateurs de systèmes HPC.
À l’issue de la formation, les participants seront équipés pour gérer efficacement un environnement LSF, améliorant ainsi la capacité de leur organisation à gérer des charges de travail complexes et à maximiser les performances de leurs grappes de calcul.