सेवा के बारे में
अनुवादितमैं चापल में उच्च-प्रदर्शन कोड विकसित करता हूँ, जो विशेष रूप से बड़े पैमाने पर उत्पादक वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। यदि आपका मॉडल, सॉल्वर, या डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइन एक कोर पर अटका हुआ है, तो मैं गणना को सभी उपलब्ध कोरों पर और फिर पूरे क्लस्टर में स्थानांतरित कर दूंगा। मेरा मुख्य कार्य सामान्य संख्यात्मक कोड को एक कार्यक्रम में बदलना है जो हजारों थ्रेड्स को व्यस्त रखता है बिना आपको सब कुछ हाथ से फिर से लिखने के लिए मजबूर किए। मैं समानांतर लूप्स forall, वितरित डोमेन और स्थानीय मॉडल का उपयोग करता हूँ ताकि नोड्स के बीच एरेज़ फैल सकें, और जहां एल्गोरिदम को अधिक नियंत्रण की आवश्यकता होती है, मैं begin, cobegin, और समन्वयित चर के माध्यम से कार्य समानांतरता लागू करता हूँ। मैं जो सामान्य कार्य करता हूँ: अनुक्रमिक C या Fortran कर्नेल को चापल में पोर्ट करना, टेम्पलेट और मैट्रिक्स ऑपरेशंस को समानांतर करना, वितरित हैश टेबल और ग्राफ ट्रैवर्सल बनाना, और यह प्रोफाइल करना कि गणना डेटा मूवमेंट पर क्यों ठहरती है बजाय अंकगणित के। मैं सब कुछ मापता हूँ। काम पूरा होने से पहले, मैं मजबूत और कमजोर स्केलिंग वक्र दिखाता हूँ ताकि आप देख सकें कि कोड कैसे व्यवहार करता है जैसे-जैसे कोर और समस्या का आकार बढ़ता है, और बताता हूँ कि सीमाएँ कहाँ से आती हैं। परिणामों में साफ टिप्पणी की गई स्रोत, आपके कंपाइलर और लॉन्चर के तहत बनाने के लिए एक नुस्खा, एक संक्षिप्त स्केलिंग और मेमोरी रिपोर्ट, और आपके हार्डवेयर या शेड्यूलर पर चलाने के लिए निर्देश शामिल हैं। मैंने मोंटे कार्लो विधियों, N-शरीर कार्यों, गणनात्मक हाइड्रोडायनामिक्स चरणों, और बड़े स्पार्स रैखिक बीजगणित के लिए चापल कोड लिखा है। पहले सहीता, फिर गति: मैं पुनरुत्पादक परीक्षण जोड़ता हूँ और ट्यूनिंग से पहले परिणामों की जांच एक विश्वसनीय आधार रेखा के खिलाफ करता हूँ। नोड की संख्या, कनेक्शन प्रकार, और वह कोर जो बाधा डालता है, नाम दें, और मैं ईमानदार त्वरक और प्रयास के अनुमान दूंगा।
