Cluster HPC Planck: Infraestrutura, Provisionamento via Ansible e Avaliação de Escalabilidade Paralela

Paulo Jose Russano — 2026-10-27

Esta nota t´ecnica descreve a implantação, a configuração e a validação do Cluster HPC Planck, um sistema
de computação de alto desempenho (High-Performance Computing, HPC) implantado pelo Laboratório de
Computação e Inteligência Artificial (LAB-IA), da Coordenção de Tecnologia (COTEC) do Centro Brasileiro
de Pesquisas Físicas, e destinado a atender aos grupos de pesquisa em f´ısica teórica vinculados à Coordenação
COTEO. O cluster é composto por quatro servidores Supermicro equipados com processadores AMD EPYC
9965, totalizando 1.536 n´ucleos físicos e cerca de 3 TB de memória. A infraestrutura foi integralmente provisionada
por meio de código (Ansible), garantindo reprodutibilidade, e disponibiliza aos usu´arios um portal web
(Open OnDemand) com ambientes interativos (Jupyter e VS Code), além de acesso por linha de comando. O
gerenciamento de recursos é realizado pelo escalonador Slurm, com políticas de cota por perfil de usuário, e a
autenticação é integrada ao serviço LDAP institucional. A capacidade do sistema foi avaliada por estudos de
escalabilidade paralela em múltiplos n´os—nas modalidades forte e fraca—e pela execução de uma simulação
representativa de física estatística (modelo de Ising bidimensional), cujo resultado reproduziu o valor teórico da
temperatura crítica. Todos os experimentos foram repetidos e os resultados apresentam a respectiva medida de
dispersão (desvio padrão). Os resultados confirmam que o cluster é funcional, escalável, seguro e adequado ao
uso científico. A estabilidade do sistema foi ainda comprovada por um teste de operação contínua de 24 horas,
com mais de 27 mil execuções e disponibilidade de 99,92%.

Análise Espectral: Estudo de Ruído Branco, Ruído Colorido e Sinais Senoidais Imersos em Ruído

Paulo Jose Russano — 2026-09-24

Esta Nota Técnica apresenta uma metodologia unificada para a estimação espectral de sinais estocásticos e determinísticos, com foco em aplicações experimentais no Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas (CBPF). São analisados métodos clássicos de espectro: Transformada Discreta de Fourier, correlograma, periodograma médio (Welch) e modelagem autorregressiva (AR). Avaliam-se viés, variância, resolução espectral e estabilidade estatística dos estimadores, considerando ruído branco, ruído colorido e sinais senoidais com diferentes razões sinal ruído. Os resultados são discutidos à luz da teoria clássica de processamento de sinais (Oppenheim; Schafer, 2012; Kay, 1988; Oppenheim; Willsky, 2010; Stoica; Moses, 2005).

NOTAS TÉCNICAS

Cluster HPC Planck: Infraestrutura, Provisionamento via Ansible e Avaliação de Escalabilidade Paralela

Análise Espectral: Estudo de Ruído Branco, Ruído Colorido e Sinais Senoidais Imersos em Ruído