論文の概要: Software engineering to sustain a high-performance computing scientific application: QMCPACK

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11502v1
• Date: Fri, 21 Jul 2023 11:15:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 16:52:52.380498
• Title: Software engineering to sustain a high-performance computing scientific application: QMCPACK
• Title（参考訳）: 高性能コンピューティングの科学的応用を維持するソフトウェアエンジニアリング: qmcpack
• Authors: William F. Godoy, Steven E. Hahn, Michael M. Walsh, Philip W. Fackler, Jaron T. Krogel, Peter W. Doak, Paul R. C. Kent, Alfredo A. Correa, Ye Luo, Mark Dewing
• Abstract要約: 我々は、ソフトウェアエンジニアリングの取り組みの概要と、そのb-initio Quantum Monte Carloオープンソースコードへの影響について説明する。 i) CPUをターゲットにした継続的インテグレーション(CI)の戦略的拡張、GitHub Actionsランナーの使用、自己ホスト型ハードウェアを使用した事前スケールシステムでのNVIDIAとAMD。 リアクティブでメンテナンスのアプローチではなく、持続可能なものへのシフトを示す指標を提供することで、これらの改善の価値を定量化します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0201625125851375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We provide an overview of the software engineering efforts and their impact in QMCPACK, a production-level ab-initio Quantum Monte Carlo open-source code targeting high-performance computing (HPC) systems. Aspects included are: (i) strategic expansion of continuous integration (CI) targeting CPUs, using GitHub Actions runners, and NVIDIA and AMD GPUs in pre-exascale systems, using self-hosted hardware; (ii) incremental reduction of memory leaks using sanitizers, (iii) incorporation of Docker containers for CI and reproducibility, and (iv) refactoring efforts to improve maintainability, testing coverage, and memory lifetime management. We quantify the value of these improvements by providing metrics to illustrate the shift towards a predictive, rather than reactive, sustainable maintenance approach. Our goal, in documenting the impact of these efforts on QMCPACK, is to contribute to the body of knowledge on the importance of research software engineering (RSE) for the sustainability of community HPC codes and scientific discovery at scale.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)システムを対象とした生産レベルのQuantum Monte CarloオープンソースコードであるQMCPACKにおけるソフトウェアエンジニアリングの取り組みとその影響の概要を紹介する。 以下を含む。 i) 自己ホスト型ハードウェアを使用して,GitHub ActionsランナーとNVIDIAおよびAMD GPUを使用して,CPUを対象とした継続的インテグレーション(CI)の戦略的拡張。 (ii)サニタイザーを用いたメモリリークの漸進的削減 (iii)ciと再現性のためのdockerコンテナの組み込み (iv)メンテナンス性、テストカバレッジ、メモリ寿命管理を改善するためのリファクタリングの取り組み。 リアクティブで持続可能なメンテナンスアプローチではなく、予測的なアプローチへの移行を示す指標を提供することで、これらの改善の価値を定量化します。 我々の目標は、これらの取り組みがQMCPACKに与える影響を文書化することであり、研究ソフトウェア工学(RSE)の重要性と、コミュニティのHPCコードの持続可能性、大規模での科学的発見に貢献することである。

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