Debian Science Distributed Computing packages

Pakken Modules tilbyder den dynamiske modifikation af en brugers miljø via modulfiler. Hver modulfil indeholder informationen krævet for at konfigurere skallen for et program. Når først pakken Modules er initialiseret, så kan miljøet ændres dynamisk på et per modul-basis via kommandoen module, som fortolker modulfiler. Typiske modulfiler instruerer modulkommandoen til at ændre eller angive skalmiljøvariabler såsom PATH, MANPATH etc. Modulfiler kan deles af mange brugere på et system og brugere kan have deres egen samling som supplement eller erstatning for delte modulfiler. Modulernes miljø er udbredt på SGI/Crays og mange farme for arbejdsstationer.

Grid Engine er et program, som faciliterer »distribueret ressourcehåndtering« (DRM). Langt udover simple værktøjer for belastningsfordeling eller jobplanlægningsmekanismer tilbyder DRM-programmer de følgende nøglefunktioner over mange slags distribuerede ressourcer:

• Politikbaseret allokering af distribuerede ressourcer (CPU-tid, softwarelicenser etc.)
• Jobkø og -planlægning
• Understøttelse af forskellig serverprogrammel, operativsystemer og arkitekturer
• Belastningsfordeling og udførsel af eksterne job
• Detaljeret statistik over job
• Finkornede brugerspecifikke ressourcer
• Hvile/genoptag/migrer job
• Værktøjer for rapportering af status for job/vært/kluster
• Jobopdelinger
• Integration og kontrol af parallelle job

Denne pakke indeholder brugerredskaber for Grid Engine.

Grid Engine er et program, som faciliterer »distribueret ressourcehåndtering« (DRM). Langt udover simple værktøjer for belastningsfordeling eller jobplanlægningsmekanismer tilbyder DRM-programmer de følgende nøglefunktioner over mange slags distribuerede ressourcer:

• Politikbaseret allokering af distribuerede ressourcer (CPU-tid, softwarelicenser etc.)
• Jobkø og -planlægning
• Understøttelse af forskellig serverprogrammel, operativsystemer og arkitekturer
• Belastningsfordeling og udførsel af eksterne job
• Detaljeret statistik over job
• Finkornede brugerspecifikke ressourcer
• Hvile/genoptag/migrer job
• Værktøjer for rapportering af status for job/vært/kluster
• Jobopdelinger
• Integration og kontrol af parallelle job

Denne pakke indeholder kørselsserveren for Grid Engine.

Grid Engine er et program, som faciliterer »distribueret ressourcehåndtering« (DRM). Langt udover simple værktøjer for belastningsfordeling eller jobplanlægningsmekanismer tilbyder DRM-programmer de følgende nøglefunktioner over mange slags distribuerede ressourcer:

• Politikbaseret allokering af distribuerede ressourcer (CPU-tid, softwarelicenser etc.)
• Jobkø og -planlægning
• Understøttelse af forskellig serverprogrammel, operativsystemer og arkitekturer
• Belastningsfordeling og udførsel af eksterne job
• Detaljeret statistik over job
• Finkornede brugerspecifikke ressourcer
• Hvile/genoptag/migrer job
• Værktøjer for rapportering af status for job/vært/kluster
• Jobopdelinger
• Integration og kontrol af parallelle job

Denne pakke indeholder Grid Engine-masterserveren.

Grid Engine er et program, som faciliterer »distribueret ressourcehåndtering« (DRM). Langt udover simple værktøjer for belastningsfordeling eller jobplanlægningsmekanismer tilbyder DRM-programmer de følgende nøglefunktioner over mange slags distribuerede ressourcer:

• Politikbaseret allokering af distribuerede ressourcer (CPU-tid, softwarelicenser etc.)
• Jobkø og -planlægning
• Understøttelse af forskellig serverprogrammel, operativsystemer og arkitekturer
• Belastningsfordeling og udførsel af eksterne job
• Detaljeret statistik over job
• Finkornede brugerspecifikke ressourcer
• Hvile/genoptag/migrer job
• Værktøjer for rapportering af status for job/vært/kluster
• Jobopdelinger
• Integration og kontrol af parallelle job

Denne pakke indeholder den grafiske Grid Engine-administrationsbrugerflade.

Denne pakke hjælper med opgraderinger af eksisterende htcondor-installationer til pakken med navnet »condor«. Pakken er tom og kan fjernes.

IPython kan bruges som en erstatning for standardskallen for Python, eller den kan bruges som et fuldstændig arbejdsmiljø for videnskabelig beregning (såsom Matlab eller Mathematica) når parret med de videnskabelige og numeriske standardværktøjer for Python. Pakken understøtter dynamiske objektintrospektioner, nummererede input/output prompter, et makrosystem, sessionslogning, gendannelse af session, fuldstændig skaladgang for systemet, uddybende og farvelagte sporingsrapporter, automatiske parenteser, automatisk citation og er indlejret i andre Pythonprogrammer.

Denne pakke indeholder den faktiske terminalskal for Python 3.

NorduGrid er et samarbejde der forsøger at udvikle, vedligeholde og understøtte middlewaren, kendt som Advanced Resource Connector (ARC).

Denne klientpakke indeholder alle CLI-værktøjerne, der er krævet for at operere med x509-proxier, indsende og håndtere job og håndtere dataoverførsler.

Open MPI er et projekt, der kombinerer teknologier og ressourcer fra flere andre projekter (FT-MPI, LA-MPI, LAM/MPI og PACX-MPI) for at bygge det bedste tilgængelige MPI-bibliotek. En fuldstændig ny implementering der overholder MPI-3.1. Open MPI tilbyder fordele for system- og softwareleverandører, programudviklere og computervidenskabsforskere.

Funktioner:

• Fuld overholdelse af MPI-3.1-standarder
• Trådsikker og samtidighed
• Dynamisk procesdeling
• Høj ydelse på alle platforme
• Troværdig og fast jobhåndtering
• Understøtter netværksheterogenitet
• Et bibliotek understøtter alle netværk
• Kørselstids instrumentation
• Mange jobplanlæggere er understøttet
• Internationaliserede fejlbeskeder
• Komponentbaseret design, dokumenterede API'er

Denne pakke indeholder redskabsprogrammerne for Open MPI.

SCOOP (Scalable COncurrent Operations in Python) is a distributed task module allowing concurrent parallel programming on various environments, from heterogeneous grids to supercomputers.

This package contains the Python3 modules.

Dette er en samling af programmer, som hjælper brugerne med at dele ressourcer i en kompleks, heterogent og utroværdigt computermiljø. Dette inkluderer:

• Chirp: Et personligt filsystem og I/O-protokol som giver upriviligerede brugere adgang til at dele plads sikkert, effektivt og bekvemt. Når kombineret med Parrot giver Chirp mulighed for, at brugerne kan oprette tilpassede wide-area distribuerede filsystemer.
• Parrot: Et gennemsigtigt virtuel filsystem på brugerniveau som tillader at alle normale programmer vedhæftes til eksterne lagerenheder såsom en FTP-server eller en Chirp-server.
• Makeflow: Et system for arbejdsforløb for parallel og distribueret beregning som bruger et sprog meget lig Make.
• Work Queue: Et system og en API for bygning af mesterstilprogrammer som skalerer op til tusindvis af processorer.
• All Pairs: En beregningsmæssig abstraktion for kørsel af meget store kartesianske produkter.
• Wavefront: En beregningsmæssig abstraktion for kørsel af meget store dynamiske programmeringsproblemer.
• The Fault Tolerant Shell: Et programmeringssprog på højt niveau som giver brugere mulighed for at kombinere nemheden ved skalskripter, kraften i distribueret programmering og præcisionen i kompilerede sprog. Grundlæggende, parallel programmering og undtagelseshåndtering for skripter.

High Performance Computing (HPC) Challenge benchmark kører en programpakke med 7 test, som måler ydelsen for CPU, hukommelse og netværk for HPC- klynger. Blandt andet er Performance LINPACK (HPL) benchmark inkluderet, brugt af Top500 ranking (http://www.top500.org/).

MPI for Python (mpi4py) tilbyder bindinger for Message Parssing Interface-standarden (MPI) for programmeringssproget Python, så ethvert Pythonprogram kan udnytte flere processorer.

Mpi4py er konstrueret oven på MPI-1/MPI-2-specifikationen og tilbyder en objektorienteret grænseflade, som tæt følger MPI-2 C++-bindingerne. Understøtter punkt til punkt (sender, modtager) og kollektive (broadcasts, scatters, gathers) kommunikationer for ethvert valgbart Pythonobjekt samt som optimerede kommunikationer af Pythonobjekt, der viser enkelt-segment mellemlagergrænsefladen (NumPy-tabeller, indbyggede byte/streng/tabel objekter).

PSOM is a lightweight library to manage complex multi-stage data processing. A pipeline is a collection of jobs, i.e. Matlab or Octave code with a well identified set of options that are using files for inputs and outputs. To use PSOM, the only requirement is to generate a description of a pipeline in the form of a simple Matlab/Octave structure. PSOM then automatically offers the following services:

• Run jobs in parallel using multiple CPUs or within a distributed computing environment.
• Generate log files and keep track of the pipeline execution. These logs are detailed enough to fully reproduce the analysis.
• Handle job failures: successful completion of jobs is checked and failed jobs can be restarted.
• Handle updates of the pipeline: change options or add jobs and let PSOM figure out what to reprocess.