Caractéristiques matérielles

• 2 processeurs CPU avec chacun 32 coeurs, soit un total de 64 coeurs physiques (128 threads logiques)
• 1024 Go de mémoire centrale
• 1 carte graphique GPU NVIDIA L40S avec 48 Go de mémoire graphique
• 1.5 To de stockage rapide (NVME/SDD)
• 8.5 To de stockage capacitif (HDD)

Modalités d'usage

• installé sous Linux Debian 13
• accessible par SSH (explications ci-dessous) depuis le réseau de l'Institut, et depuis l'extérieur par VPN et via ssh.ijm.fr
• nom sur le réseau : gpu1
• authentification : via son compte IJM/LDAP sous la forme jmarchand - tout le monde a un accès
• accès très rapide aux données se trouvant sur les serveurs de stockage store* - à demander au service informatique

Comment accéder au serveur gpu1 par le protocole SSH ?

• Au plus simple, il suffit de faire
  • depuis Windows : installer l'application MobaXterm et définir une connexion SSH vers gpu1
  • depuis MacOS : installer l'application XQuartz, lancer un Terminal et taper ssh -Y son-login@gpu1
  • depuis Linux : lancer un Terminal et taper ssh -Y son-login@gpu1

• Cf les premières pages de ce support réalisé par Sandrine Adiba

• Pour pouvoir récupérer vos travaux lors d'une coupure entre votre ordinateur et le serveur, il est préférable de se connecter
  • d'abord depuis son ordinateur par RDP sur le serveur Windows rdp5
  • puis de se connecter par MobaXterm sur le serveur Linux gpu1
  En effet, la session Windows sur rdp5 sera rétablie, après coupure, à l'identique de son dernier état.

Logiciels déjà installés

• outils NVIDIA : driver et CUDA 13
• outils Python : python3 (3.13) et conda (Anaconda 25.5.1)
• logiciels de traitement : R - fiji - blender - ilastik - cellranger - qupath - ne pas hésiter à en demander d'autres

Logiciel Cellpose

• Cellpose s'installe dans l'environnement de chaque utilisateur.
• Merci à
  • Gregory Arkowitz pour cette documentation d'installation depuis un PC Windows
  • Simon De Beco pour cette documentation d'installation depuis un Mac
  • Cassandra Vorms pour le lien avec FiJi

Formation réalisée par Sandrine Adiba

• Using QuPath for kernel segmentation using a trained stardist model and using a Jupyter notebook : support

Modèles LLM d'IA

• A l'adresse https://openwebui.ijm.fr, chacun peut interroger de nombreux modèles LLM d'IA génératives