Example of running PyDDA in HPC ？
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 类型
- 文档
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- jupyter-notebook, python
- 领域
- documentation, hpc
调研方向
从使用 LocalCluster 的嵌套风场反演文档示例开始，并查看关于 Summit 和 TianHe-2 的 issue 讨论。确定 PyDDA 是否支持 HPC 执行，然后在项目可以指定的情况下，记录相关的 Dask 网格拆分、worker、进程、作业、CPU 和 I/O 设置。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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 .
- 主要语言
- Jupyter Notebook
- 星标
- 112
- 派生
- 49
- 平均合并
- 10 小时 8 分钟
- 30 天内合并 PR
- 4
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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