Hinweis:

Mit RWTHjupyter stellt das IT Center allen Lehrenden und Studierenden der RWTH eine zentrale JupyterHUB  / Jupyter Notebook Infrastruktur für die Lehre zur Verfügung.

Jupyter Notebooks sind webbasierte, interaktive Applikationen, deren Inhalte Texte, Gleichungen, Visualisierungen und Quellcode sein können. Die Plattform JupyterHUB bietet eine Möglichkeit, die Zugriffe auf Jupyter Notebooks sowie die Ausführung von Jupyter Notebooks zu organisieren.

Falls Sie Forschung betreiben oder mehr Hardware-Ressourcen benötigen, empfehlen wir Ihnen den HPC JupyterHub.

Der HPC JupyterHub nutzt den High Performance Computing Cluster der RWTH und wird für Forschung und interaktives HPC eingesetzt.

Mit RWTHjupyter bietet das IT Center in Kollaboration mit dem Institute for Automation of Complex systems allen Nutzenden den Zugang zu einer interaktiven Rechenplattform.

Das Angebot wurde 2019 von dem Projekt Digitale Lehr-/Lerninfrastrukturen DH.NRW finanziert und ist daher für alle Studierende und Angestellte der RWTH kostenfrei.

Ein Großteil der Konfiguration und des Quellcodes von RWTHjupyter wird auf der RWTH GitLab Instanz gehostet.

Wer darf den Service "RWTHjupyter" nutzen?

Studierende und Mitarbeitende der RWTH können RWTHjupyter nutzen. Die Anmeldung erfolgt über das RWTH Single Sign-On.

Technische Details

Hardware

Das RWTHjupyter Cluster besteht aus sieben Dell PowerEdge R740xd Servern in der folgenden Konfiguration:

7x Dell PowerEdge 740xd:

• Dual Socket Systems: 2x 16C / 32T Xeon Gold 5218 2,3GHz
• Redundant Dual 10 GigE links
• 768GB DDR4 RAM / node (5376GB total)
• 100TB SSD Storage in Ceph

Zusätzlich ist eine der Nodes ausgestattet mit 2x NVIDIA Tesla T4 GPGPUs

Software-Konfiguration

RWTHjupyter läuft auf einem highly-available Kubernetes Cluster und verwendet das Zero 2 JupyterHub Project.

Ressourcenbegrenzung für Einzelnutzer

Wir stellen aktuell ein Maximum von 64GB RAM, 32 CPU Kernen und 4GB dauerhaften Speicherplatz pro Nutzer container zur Verfügung.

Bitte beachten Sie, dass Nutzenden nur eine Quota von 4GB zur Verfügung steht.

Falls Sie absehbar mehr Speicherplatz benötigen, vermerken Sie dies bitte bei ihrem Profil Request, damit ein Ordner mit den benötigten Daten in unserem Dataset-Share angelegt werden kann.
Dieser Share ist von allen Nutzenden erreichbar und dient der optimalen Speichernutzung, sodass diese Datensätze nicht in jedem Homeverzeichnis gespeichert werden müssen.