<div dir="ltr">This is awesome predrag.<div>many thanks !</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Wed, May 27, 2015 at 10:42 AM,  <span dir="ltr"><<a href="mailto:predragp@andrew.cmu.edu" target="_blank">predragp@andrew.cmu.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Dear Autonians,<br>
<br>
About a month ago I built very powerful computing node for Foxconn project<br>
(<a href="http://foxconn.int.autonlab.org" target="_blank">foxconn.int.autonlab.org</a>). I just got permission from Dr. Dubrawski and<br>
Dr. Schneider to make it available to all members of Auton Lab with the<br>
understanding that priority when it comes to use of this server will be<br>
given to members of Foxconn team. You can access this computing node with<br>
your regular LDAP credentials just like any other machine in the lab.<br>
<br>
Hardware specs:<br>
<br>
2xIntel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v2 @ 2.60GHz 8 core each (16 hyper-threads)<br>
<br>
RAM 384 GB of the latest and fastest<br>
<br>
storage space 6 TB effective (most of it will be used by foxconn but you<br>
scratch directories are there too)<br>
<br>
NFS is mounted with new and improved options (I am allowing script<br>
execution directly from NFS). Still be realistic about the speed which is<br>
in real terms 80-90 MB/s due to 1 Gigabit network limitation. Theoretical<br>
speed of NFS on this network is about 120 MB/s. To give you an idea how<br>
fast/slow this is I will remind you that new SSD drives including the one<br>
I use to install OS on this server have speed of over 600 MB/s. RAID 6<br>
with XFS peeks around 350 MB/s. That means that using local file system to<br>
do data science is at least 4 time faster than using NFS.<br>
<br>
<br>
Finally some great software news for this server. It runs Red Hat 7.1<br>
which is compiled with gcc-4.8.3. Feels much faster than 6.6. I installed<br>
latest MATLAB R2015a, R, python-2.7.5 is now default system Python. Usual<br>
suspects are there too: Pandas, scikit-learn, numpy, scipy, ipython, blas,<br>
atlas, boost, gsl, and the whole slue of other software you are accustomed<br>
to.<br>
<br>
<br>
Enjoy,<br>
Predrag<br>
<br>
<br>
</blockquote></div><br></div>