Bitte beachten Sie

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

Jupyter-Notebooks sind Web-basierte, 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 machen oder mehr Hardware-Ressourcen benötigen, empfehlen wir Ihnen den HPC JupyterHub.

Der HPC JupyterHub verwendet den RWTH High Performance Computing 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.

Es 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 7 Dell PowerEdge R740xd Servern in der folgenden Konfiguration:

7x Dell PowerEdge 740xd:

• Dual Socket Systems: 2x 16C / 32T Xeon Gold 5218 2,3 Ghz
• Redundant Dual 10 GigE links
• 768 GB DDR4 RAM / node (5.376 GB total)
• 100 TB 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 64GiB RAM, 32 CPU Kernen und 4GiB dauerhaften Speicherplatz pro Nutzer container zur Verfügung.

Bitte beachten Sie, dass Usern nur eine Quota von 4GiB zur Verfügung steht.

Falls Sie absehbar mehr Speicherplatz benötigen, erfragen Sie bitte bei ihrer Profil Request einen Ordner mit den benötigten Daten in unserem Dataset-Share anzulegen.
Dieser Share ist von allen Nutzern erreichbar und dient der optimalen Speichernutzung, sodass nicht jeder Student alle Datensätze in seinem Homeverzeichnis benötigt.