Continuous integration (CI) has become a ubiquitous practice in modern software development, with major code hosting services offering free automation on popular platforms. CI offers major benefits, as it enables detecting bugs in code prior to committing changes. While high-performance computing (HPC) research relies heavily on software, HPC machines are not considered "common" platforms. This presents several challenges that hinder the adoption of CI in HPC environments, making it difficult to maintain bug-free HPC projects, and resulting in adverse effects on the research community. In this article, we explore the challenges that impede HPC CI, such as hardware diversity, security, isolation, administrative policies, and non-standard authentication, environments, and job submission mechanisms. We propose several solutions that could enhance the quality of HPC software and the experience of developers. Implementing these solutions would require significant changes at HPC centers, but if these changes are made, it would ultimately enable faster and better science.


翻译:持续集成已成为现代软件开发中普遍的实践,主要的代码托管服务在流行平台上提供免费自动化。持续集成具有重大的好处,因为它能够在提交更改之前检测代码中的错误。虽然高性能计算(HPC)研究在很大程度上依赖于软件,但是HPC机器并不被视为“常见”平台。这带来了几个挑战,阻碍了持续集成在HPC环境中的采用,使得难以维护无缺陷的HPC项目,并对研究社区产生不利影响。在本文中,我们探讨了阻碍HPC持续集成的挑战,如硬件多样性、安全性、隔离、管理策略和非标准身份验证、环境和作业提交机制等。我们提出了几个解决方案,可以增强HPC软件的质量和开发人员的体验。实施这些解决方案需要在HPC中心进行重大变革,但如果进行这些变革,最终将实现更快、更好的科学。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
115+阅读 · 2022年4月21日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
37+阅读 · 2021年9月28日
VIP会员
相关VIP内容
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
115+阅读 · 2022年4月21日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员