Example of running PyDDA in HPC ？
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- jupyter-notebook, python
- Área
- documentation, hpc
Línea de trabajo
Comienza con el ejemplo de documentación de recuperación de viento anidada que utiliza LocalCluster y revisa la discusión del issue sobre Summit y TianHe-2. Determina si PyDDA admite la ejecución en HPC y, a continuación, documenta la configuración relevante de división de la cuadrícula de Dask, workers, procesos, trabajos, CPU y I/O si el proyecto puede especificarla.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
The example of nested wind retrieval in the doc is based on LocalCluster. Is PyDDA designed to be run on HPC such as Summit or TianHe-2? If yes , i think it would be really helpful if there is a example about the best strategy of spliting the grid and distributing the computations to workers under Dask in consideration of maximizing CPU usage and balancing the time of IO, including the setting of the number of jobs/n_workers/processess etc .
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 112
- Forks
- 49
- Merge medio
- 10 h 8 min
- PR fusionados (30 d)
- 4
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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