Sergio Rabellino
- Università di Torino
- https://www.unito.it/
5 novembre 2020 Sessione 7: OPEN STACK E FEDERAZIONE
PANEL: Day 2 cloud federation: come gestire ed evolvere una Cloud Federata Nazionale
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5 novembre 2020 Sessione 8: CONTAINER E FEDERAZIONE
JupyterFlow: Jupyter Notebooks at Scale
JupyterFlow: Jupyter Notebooks su larga scala
Sergio Rabellino lavora come tecnico di ricerca presso il Dipartimento di Informatica dell'Università di Torino. Laureato in Scienze dell'Informazione, Magistrale in Realtà Virtuale e Multimedialità, Master in IT Governance & Compliance, collabora con diversi gruppi di ricerca che spaziano dall'Eidomatica, High Performance Computing, Intelligenza Artificiale fino all'E-learning. È uno sviluppatore Moodle e hardware/software architect di soluzioni HPC e piattaforme di elearning. È responsabile tecnico di Occam, il SuperComputer di Ateneo e di 3 piattaforme di elearning.
Sergio Rabellino is a research technician at the Department of Computer Science, University of Turin. He co-operates with research groups in different topics, from Eidomatics, High Performance Computing, Artificial Intelligence to E-learning. He is a Moodle Developer and hardware/software architect of HPC computers and elearning platforms. Technical head and architect of the Moodle based projects Start@Unito, Orient@mente, iLearn and at the University, he counts more than 40 publications about elearning tools and methods.
JupyterFlow: Jupyter Notebooks su larga scala
I Jupyter Notebooks sono largamente utilizzati sia in industria che in accademia come strumento per didattica, prototipazione e analisi esplorativa. Purtroppo, il sistema runtime standard di Jupyter non e abbastanza potente per sostenere carichi di lavoro reali e spesso l'unica soluzione e riscrivere il codice da zero in una tecnologia che supporti l'HPC.
Integrando lo stack Jupyter con StreamFlow (https://streamflow.di.unito.it/) siamo in grado di scrivere i Notebook su un'interfaccia web su cloud ed eseguirli poi in maniera trasparene in remoto su VM con GPU o in centri HPC.
Jupyter Notebooks at Scale
Jupyter Notebooks are widely used in both industry and academia as a tool for education, prototyping and explorative analyses. Unfortunately, the standard runtime system behind Jupyter Notebooks is not powerful enough to sustain real workloads and often the unique solution is to rewrite the code from scratch in a HPC-ready technology.
By integrating the Jupyter stack with StreamFlow (https://streamflow.di.unito.it/) we are able to write Notebooks on a web interface on the cloud and then to transparently execute them remotely on either a GPU-equipped VM or on a set of nodes in a HPC center
