Računalniški vid in umetna inteligenca na slovenski superračunalniški infrastrukturi

Prispevek podaja pregled možnosti za izvajanje računsko zahtevnih nalog računalniškega vida in umetne inteligence v Sloveniji na infrastrukturi SLING. Osredotočimo se na dve ključni okolji: petaflopni superračunalnik Vega (240 GPU Nvidia A100 in 960 vozlišč CPU) ter Arnesovo računsko gručo s starejšimi (V100) in novejšimi (H100) GPU za interaktivno in izobraževalno rabo. Opišemo postopke pridobivanja dostopa (testni dostop, razvojni dostop, redni/veliki raziskovalni dostop) in značilne kvote, ki vplivajo na razpoložljivost GPU virov. Pri tem povzamemo tudi vlogo Nacionalnega kompetenčnega centra (EuroCC 2) pri izobraževanjih in podpori uporabnikom. Posebno pozornost namenimo programski združljivosti za računalniški vid (knjižnice PyTorch/TensorFlow, knjižnice CUDA, kontejnerji) ter razlikam med klasičnim paketnim režimom (Slurm) in potrebami sodobnih potekov dela. V zaključku stanje povežemo s projektom Slovenske tovarne umetne inteligence (SLAIF), ki načrtuje nov, za umetno inteligenco optimiziran superračunalnik ter hibridno HPC-oblačno okolje z orkestracijo Kubernetes.