Example of running PyDDA in HPC ？
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- jupyter-notebook, python
- Ambito
- documentation, hpc
Direzione di ricerca
Inizia con l'esempio di documentazione sul recupero del vento annidato che utilizza LocalCluster ed esamina la discussione dell'issue su Summit e TianHe-2. Determina se PyDDA supporta l'esecuzione su HPC, quindi documenta le impostazioni pertinenti per la suddivisione della griglia Dask, i worker, i processi, i job, le CPU e l'I/O, se il progetto può specificarle.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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 .
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 112
- Fork
- 50
- Merge medio
- 10h 8m
- PR unite (30g)
- 4
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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