BwUniCluster2.0/Jupyter (Deutsch)
Jupyter am SCC
Als Alternative zum Zugriff auf die HPC Ressourcen mittels SSH kann Jupyter verwendet werden. Hierfür ist lediglich ein Webbrowser nötig. Innerhalb der Website kann Quellcode verschiedener Programmiersprachen editiert und ausgeführt werden. Weiterhin stehen unterschiedliche Benutzerschnittstellen und Terminals zur Verfügung.
Kurzbeschreibung Jupyter
Bei Jupyter handelt es sich um eine Webanwendung, zentrale Komponente von Jupyter ist das Jupyter Notebook. Hierbei handelt es sich um ein Dokument, welches gleichzeitig formatierten Fließtext, ausführbare Code-Abschnitte und (interaktive) Visualisierungen (Bild, Ton, Video, 3D Ansichten) beinhalten kann.
Die Jupyter Notebooks werden in einer interaktiven Sitzung auf den Compute-Knoten des jeweiligen Clusters ausgeführt. Zugegriffen wird über einen beliebigen Webbrowser. Daten werden auf dem Server aufbereitet und visualisiert und müssen somit nicht über das Netzwerk übertragen werden. Es werden lediglich die resultierenden Text-, Bild-, Ton- und Video-Daten übermittelt. Ausgangspunkt einer Jupyter Sitzung ist das HOME-Verzeichnis des Nutzers auf dem jeweiligen Cluster.
JupyterLab ist eine moderne Benutzeroberfläche, innerhalb welcher ein oder mehrere Jupyter Notebooks geöffnet, bearbeitet und ausgeführt werden können. Die einzelnen Notebooks können als Tabs oder gekachelt angeordnet werden. JupyterLab ist die Standard Benutzeroberfläche. Neben JupyterLab steht die klassische Notebook Oberfläche zur Verfügung, in welcher nur jeweils ein Jupyter Notebook pro Browser-Tab geöffnet werden kann.
Ein Jupyter Kernel bezeichnet einen separaten Prozess, in welchem jeweils ein Jupyter Notebook ausgeführt wird. Für unterschiedliche Programmiersprachen oder Sprachversionen stehen unterschiedliche Kernel bereit.
Bevor eine Jupyter Sitzung gestartet wird, muss zunächst die Zugriffsberechtigung geprüft werden. Dies geschieht über JupyterHub, wo zudem die Ressourcenauswahl getroffen wird, beispielsweise die Anzahl an CPU-Kernen, GPUs oder der benötigte Hauptspeicher.
Eine ausführliche Dokumentation des Jupyter Projekts findet sich unter https://jupyter.readthedocs.io.