Wirtualne laboratorium

• Almighty Driller jest wykorzystywany przez pracowników naukowych, doktorantów i studentów do realizacji zadań, które wymagają dużej mocy obliczeniowej i pracy równoległej. Obejmuje to przede wszystkim:

• obliczenia numeryczne i symulacje inżynierskie,
• modelowanie zjawisk fizycznych,
• analizę dużych zbiorów danych,
• uczenie maszynowe i deep learning,
• przetwarzanie równoległe na CPU i GPU,
• eksperymenty badawcze wymagające wielokrotnego uruchamiania modeli i scenariuszy.

• Tesla V100 jest oficjalnie pozycjonowana przez NVIDIA jako akcelerator dla AI, HPC, data science i grafiki, a producent wskazuje wsparcie dla najważniejszych frameworków deep learning, takich jak TensorFlow i PyTorch, oraz dla setek aplikacji HPC.

  Na takim klastrze można uruchamiać między innymi środowiska i biblioteki takie jak TensorFlow, PyTorch, CUDA, OpenACC, a także specjalistyczne pakiety obliczeniowe używane w nauce i inżynierii. NVIDIA wprost wymienia zgodność platformy Tesla z głównymi frameworkami deep learning oraz z wieloma akcelerowanymi aplikacjami HPC, wśród których znajdują się m.in. ANSYS Fluent, OpenFOAM, LS-DYNA, GROMACS, Gaussian, NAMD, Simulia Abaqus czy WRF. To ważne, bo pokazuje, że ten sprzęt nie służy wyłącznie do „AI”, ale jest realnym narzędziem do poważnej pracy badawczej i inżynierskiej.

  Dlaczego to jest ciekawe dla studentów?

  Dla studenta Almighty Driller nie jest tylko „mocnym serwerem”. To środowisko, na którym można zobaczyć, jak wygląda prawdziwa infrastruktura obliczeniowa używana w nowoczesnej nauce i przemyśle. Zamiast ograniczać się do małych przykładów uruchamianych lokalnie, można pracować z większymi modelami, większymi zbiorami danych i bardziej realistycznymi symulacjami. To właśnie na takich systemach testuje się algorytmy, trenuje sieci neuronowe, analizuje dane pomiarowe i prowadzi eksperymenty numeryczne, których skala wykracza poza możliwości zwykłego PC.

  Dla osób zainteresowanych sztuczną inteligencją to szansa, by pracować z narzędziami stosowanymi w realnych projektach badawczych: od trenowania modeli w PyTorch i TensorFlow, przez optymalizację kodu GPU w CUDA, aż po analizę wydajności obliczeń wielogpu. Dla studentów kierunków inżynierskich to z kolei dostęp do zaplecza, na którym można prowadzić symulacje numeryczne, obliczenia wielowariantowe, analizy parametryczne i modelowanie złożonych procesów fizycznych.

Najważniejsze informacje

• 64 wirtualne stanowiska komputerowe
• dostęp zdalny przez RDP
• logowanie przez VPN AGH
• dostępność 24/7
• dynamicznie przydzielane zasoby
• do 16 rdzeni CPU i do 64 GB RAM na maszynę
• Windows 10/11 Pro
• środowiska specjalistyczne: FracPro, CMG, Petrel, Eclipse
• dedykowane środowisko Landmark / Halliburton
• stanowiska do Pythona i PyTorch

 

       Każda maszyna ma unikalny adres IP, a dostęp do niej odbywa się w uporządkowany i bezpieczny sposób przez infrastrukturę wydziałową.
       To nie jest uproszczona „wersja demo” ani szkolna atrapа — to realne środowisko pracy przygotowane do zadań technicznych, projektowych i programistycznych.

Trzy typy środowisk — od narzędzi branżowych po AI

Laboratorium wirtualne zostało podzielone tak, aby odpowiadało różnym ścieżkom rozwoju studentów i potrzebom pracowników naukowych.

32 maszyny ogólnego przeznaczenia udostępniają specjalistyczne oprogramowanie wykorzystywane w analizie, modelowaniu i symulacjach, takie jak FracPro, CMG, Petrel i Eclipse. To narzędzia powiązane z nowoczesną inżynierią złożową, analizą danych podpowierzchniowych i modelowaniem procesów, z którymi studenci mogą zetknąć się już podczas studiów, a nie dopiero po wejściu do branży.

16 maszyn dedykowanych środowisku Landmark / Halliburton daje dostęp do rozwiązań kojarzonych z profesjonalnym warsztatem inżyniera naftowego. To ważne, bo kontakt z takim oprogramowaniem pozwala lepiej zrozumieć, jak wygląda rzeczywista praca z danymi, interpretacją i projektowaniem w środowisku przemysłowym.

16 kolejnych maszyn przeznaczono do programowania w Pythonie oraz pracy z bibliotekami takimi jak PyTorch. To przestrzeń dla osób, które chcą rozwijać się w kierunku analizy danych, automatyzacji, obliczeń, uczenia maszynowego i nowoczesnych zastosowań AI. Innymi słowy: możesz jednocześnie uczyć się klasycznego warsztatu inżynierskiego i kompetencji, które dziś coraz częściej decydują o przewadze na rynku pracy.

Dlaczego to jest ważne dla przyszłego studenta?

Bo studia techniczne nie powinny kończyć się na oglądaniu slajdów i wykonywaniu zadań na przypadkowym laptopie. Dobre zaplecze daje możliwość pracy na narzędziach, które mają sens także poza uczelnią. Laboratorium wirtualne pozwala przejść od teorii do praktyki: uruchamiać specjalistyczne programy, analizować dane, tworzyć modele, pisać kod i rozwijać projekty w warunkach zbliżonych do rzeczywistego środowiska pracy.

Dla jednych będzie to pierwszy kontakt z profesjonalnym oprogramowaniem branżowym. Dla innych — miejsce do rozwijania własnych umiejętności w Pythonie i AI. Dla jeszcze innych — po prostu wygodny sposób, żeby nie być uzależnionym od dostępności konkretnej sali komputerowej. I właśnie to ma znaczenie: infrastruktura ma pomagać, a nie ograniczać.

Nauka bez zamykania się w jednej sali

Klasyczna pracownia komputerowa ma jedną podstawową wadę: działa wtedy, kiedy jest otwarta, i tam, gdzie stoi. Laboratorium wirtualne działa inaczej. Tu stanowisko robocze nie jest przypisane do jednego fizycznego miejsca. Dzięki temu można uczyć się i pracować elastycznie, a jednocześnie korzystać z tego samego specjalistycznego środowiska co na uczelni.

To podejście lepiej pasuje do współczesnych studiów. Część pracy wykonujesz na zajęciach, część w domu, część w ramach projektu zespołowego, a część wtedy, gdy po prostu masz czas i spokój. Taka infrastruktura nie tylko ułatwia naukę — ona uczy też stylu pracy, który później spotyka się w nowoczesnych firmach, zespołach projektowych i środowiskach badawczych.