Aplicaciones disponibles
47 aplicaciones compiladas y optimizadas para el hardware del clúster (73
módulos entre versiones y variantes CPU/GPU), instaladas en un catálogo central
y activables con un solo comando
(módulos). La lista
corresponde a la salida real de module avail en el clúster, con las rutas del
software activadas como explican los manuales.
¿No encuentras lo que necesitas?
Escríbele al NOC: si el software puede instalarse en esta
modalidad, lo validamos y compilamos para tu proyecto.
Motores, compiladores y bibliotecas
| Aplicación |
Versiones |
Para qué |
| GCC |
10.5 · 11.4 · 12.3 |
Compilador C/C++/Fortran optimizado |
| NVHPC |
24.3 |
Suite de compiladores y aceleración de NVIDIA (PGI) |
| CUDA |
11.5 · 11.8 · 12.4 · 12.8 |
Plataforma de computación en GPU |
| cuDNN |
8.9.7 |
Aceleración de redes neuronales en GPU |
| OpenMPI |
4.1.6 · 4.1.8 |
Paso de mensajes entre núcleos y nodos |
| OpenBLAS · ScaLAPACK |
0.3.28 · 2.2.0 |
Álgebra lineal rápida (nodo y clúster) |
| HDF5 · NetCDF (+Fortran) |
1.14 · 4.9 |
Formatos científicos de datos masivos |
| CMake |
4.1.0 |
Construcción de software científico |
| zlib · libpng · libxml2 · Jasper · libxc |
varias |
Bibliotecas de soporte |
| NUMACTL |
2.0.16 |
Afinidad de CPU/memoria en jobs paralelos |
Aprendizaje automático y Python
| Aplicación |
Versiones |
Para qué |
| PyTorch |
2.2 (torch 2.10 con CUDA 12) |
Framework de deep learning |
| Python |
3.11 |
Intérprete base para ciencia de datos |
| R · RStudio |
3.6.2 · 4.2.0 |
Estadística y visualización en R (contenedor) |
| Miniconda3 |
3 |
Entornos Python reproducibles |
| JupyterLab |
3.11 |
Cuadernos interactivos (también desde el navegador) |
| Hugging Face CLI |
0.23 |
Modelos y datasets abiertos |
| OpenCV |
4.5 – 4.10 (CPU y GPU) |
Visión artificial |
Simulación molecular y ciencia de materiales
| Aplicación |
Versiones |
Para qué |
| GROMACS |
2026.0 (CPU y GPU) |
Dinámica molecular |
| LAMMPS |
30Sep2026 (CPU y GPU) |
Simulación de materiales a escala atómica |
| Quantum ESPRESSO |
7.3 · 7.6 (CPU y GPU) |
Estructura electrónica (DFT) |
| SIESTA |
5.4.2 (CPU y CUDA) |
DFT lineal para sistemas grandes |
| ORCA |
6.0 · 6.1 |
Química computacional |
| VMD |
1.9 · 2.0 |
Visualización molecular |
Geo-ciencias, clima y ambientes
| Aplicación |
Versiones |
Para qué |
| WRF · WPS |
4.7.1 · 4.7.0 |
Modelado meteorológico |
| QGIS |
3.28 LTR · latest |
SIG (también desde el navegador) |
| GDAL · GEOS · PROJ |
3.11 · 3.12 · 9.6 |
Geoprocesamiento y proyecciones |
| python-gis |
3.11 |
Pila geoespacial en Python |
Astrofísica y física
| Aplicación |
Versiones |
Para qué |
| Pluto · gPluto |
4.4 |
Códigos de hidrodinámica astrofísica |
| CAMB · Cobaya |
1.5.6 · 3.3 |
Cosmología y análisis de parámetros |
| Aplicación |
Versiones |
Para qué |
| BLAST+ |
2.12 – 2.17 |
Búsqueda de secuencias |
| MMseqs2 |
14 |
Búsqueda y clustering ultrarrápido de proteínas |
| pylychord |
1.2 |
Población y filogeografía |
Utilidades
| Aplicación |
Versiones |
Para qué |
| AWS CLI |
2 |
Datos en la nube |
| SQLite |
3.45 |
Bases de datos embebidas |
Uso, instalación y ejemplos verificados con salidas reales en los
manuales del HPC.