Se puede consultar la información sobre las infraestructuras básicas y los espacios comunes de la Facultad de Informática en su página web https://informatica.ucm.es/infraestructuras.

Con respecto a la infraestructura y medios materiales específicos para este máster, la facultad está haciendo un importante esfuerzo por ofrecer las infraestructuras y servicios adecuadas a las necesidades de cómputo y almacenamiento que suponen las nuevas tecnologías de IA. Específicamente, la facultad pone a disposición de profesores y estudiantes la siguiente infraestructura específicamente orientada al tratamiento de datos y desarrollo de modelos y otras tecnologías relacionadas con la IA:

-          Lago de datos propio (data lake). Se ha configurado un clúster de 6 equipos basado en MinIO con 12 Tbytes de almacenamiento escalable. Proporciona alta disponibilidad y redundancia, así como compatibilidad con el protocolo S3 que permite integración con herramientas de análisis y big data como Apache Spark, Presto, y Apache Hive, facilitando la exploración y análisis de los datos. El clúster se ha desarrollado y configurado con recursos propios.

-          Clúster de procesamiento basado en Cloudera. Se ha configurado un clúster con 5 nodos con 64GB de memoria RAM por nodo y 2 TB de almacenamiento local para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Se ha conseguido una licencia de Cloudera para disponer del ecosistema Apache Hadoop, incluyendo Apache Spark, HBase, Hive, Impala. Utiliza HDFS (Hadoop Distributed File System) para almacenar grandes cantidades de datos en un formato distribuido, complementando así el data lake anterior. Incluye tecnologías como Hive e Impala para consultas SQL, HBase para almacenamiento NoSQL. El clúster está securizado gracias a herramientas como Apache Ranger y Apache Atlas, que ofrecen gobernanza de datos, control de acceso y trazabilidad. El clúster se ha desarrollado y configurado con recursos propios bajo la supervisión de personal de Cloudera.

-          Clúster de GPUs. Se está finalizando el montaje y configuración de un nuevo clúster de GPUs que se ofrecerá a los estudiantes para el entrenamiento e inferencia de modelos de IA.  Este nuevo clúster contará inicialmente con 6 GPUs NVIDIA GTX 1060, que se reemplazarán por alternativas más modernas cuando haya disponibilidad presupuestaria. Se configura un sistema de colas basado en Slurm para controlar el lanzamiento de trabajos por parte de estudiantes. El clúster se integrará como un nodo de cómputo en el clúster de Cloudera y tendrá acceso al data lake propio.

-          Los laboratorios 11 y 1008 cuentan con GPUs NVIDIA GeForce RTX 3070 de 8GB con CUDA Compute Capability 8.6, que permiten la ejecución de cargas de trabajo programadas en CUDA, OpenCL o entornos como PyTorch o TensorFlow. Se cuenta con un protocolo de reserva de los equipos de estos laboratorios para necesidades específicas de los estudiantes de esta titulación; es posible la reserva para el uso en exclusiva por un período de hasta 48 horas (coincidiendo con un fin de semana).

-          Sistema de escritorios remotos con GPU NVIDIA A40 de 48GB virtualizada. Se ofrecen 20 puestos remotos con una configuración basada en Windows 10 que incluye las herramientas de desarrollo habituales en este contexto: distribución de Python basada en Anaconda con paquetes específicos para análisis de datos tales como PyTorch, TensorFlow, pandas, scipy, SciKit-learn y herramientas de visualización y un entorno de desarrollo basado en notebooks. Cada escritorio tiene acceso a una porción virtualizada de la tarjeta NVIDIA A40 con 2 GB de memoria.

Asimismo, se anima a los profesores de la titulación a aprovechar las ventajas del programa Google Cloud for Faculty que permite obtener créditos gratuitos tanto a profesores como a estudiantes en los servicios en la nube de Google.

Se cuenta también con recursos adicionales proporcionados por las cátedras extraordinarias de la facultad. En concreto la cátedra Bosch-UCM en Inteligencia Artificial aplicada a Internet de las Cosas, en los últimos tres años, ha suministrado dispositivos inteligentes, como sensores de distintos tipos y cámaras inteligentes, para la realización de distintos trabajos de fin de grado y máster en la Facultad de Informática.