¿Dónde puede alguien aprender todo sobre informática de alto rendimiento y supercomputadoras?

¿Todo? La supercomputación es el proverbial problema de los ciegos y los elefantes. Es un objetivo móvil que las personas que citan máquinas antiguas de 1975 e hicieron comparaciones con computadoras personales modernas o teléfonos o almohadillas no tienen idea. Depende de la necesidad urgente de resolver un problema de aplicación. Por lo tanto, puede obtener pequeños vislumbres anticuados en la literatura en bibliotecas y universidades, pero también tiende a ser invitado a puertas cerradas en empresas comerciales e instituciones gubernamentales. Es probable que tenga que firmar acuerdos de confidencialidad y corresponder con dicho grupo de personas.

En la década de 1980, el Departamento de Energía de los EE. UU. (Anteriormente la Comisión de Energía Atómica (AEC)), que estaba restringido por las pruebas nucleares por encima del suelo, instituyó una serie de reuniones de invitación solo cerca de donde estoy en la costa de Oregon. 5 personas informáticas en Lawrence Livermore Lab (LLL) y Los Alamos (LASL) se dieron cuenta de que el campo necesitaba aislamiento a una ubicación remota de una combinación de su gente, académicos y personas industriales. Con el tiempo, esto se expandió a las reuniones de Supercomputación y ahora SC’xy (SC’2016). Influyeron en la National Science Foundation (NSF) para establecer una infraestructura académica de supercomputación para preparar una bomba de académicos y sus estudiantes para trabajar en la investigación y el desarrollo de lo que se consideraba una herramienta (esta parte tampoco tuvo éxito).

Esto no era de interés en el mercado de consumo (la PC y Apple 2 todavía estaban desarrollando mercados de aficionados) o comunidades de mainframe (negocios asequibles). El DOE entendió la necesidad de sistemas equilibrados. Se colocó demasiada publicidad sobre la velocidad de la CPU y la velocidad combinada y la preocupación insuficiente por la jerarquía de almacenamiento (capacidad y velocidad, desde registros rápidos hasta almacenamiento masivo) y telecomunicaciones. Y esto es lo que estas personas entienden que la persona promedio de la computadora no entiende. Están dispuestos a desarrollar hardware especializado para combinar con su software. Las personas en el campo tienen el conocimiento suficiente para saber dónde encontrar el mejor talento. La comunidad existe de personas / organizaciones con grandes problemas serios. Saben implícitamente por qué están haciendo HPC y tienen supercomputadoras. Estas personas desarrollaron el término “grandes desafíos” para describir sus clases de problemas.

Eso debería tener suficientes palabras clave para cubrir wikipedia como un lugar para buscar.

¿Es eso una pregunta o una declaración?

En mi opinión, la mejor manera de “saber todo” sobre estas cosas es ser el principal en el diseño, construcción y funcionamiento de un centro de HPC. Debería llevar entre 7 y 10 años.

Si te refieres a saber todo sobre * usar * HPC, debería tomar alrededor de 3 años. Probablemente la mejor posición para hacerlo es un consultor de HPC en un gran centro, ya que estará expuesto a una variedad de campos y técnicas (quizás también varios grupos).

En mi opinión, hacer un doctorado contribuirá al avance de la ciencia y saber mucho sobre el tema de su tesis, pero es una forma ineficaz de saber “todo” sobre HPC.

Es poco práctico saber “todo” sobre HPC, ya que es:

  1. Cambiando, actualizando, actualizando constantemente, mucho más rápido que muchos otros campos similares.
  2. El diseño, la arquitectura, el software, etc., evolucionan para satisfacer las crecientes necesidades * y * se están aplicando a nuevos problemas, lo que provoca aún más cambios.
  3. Para quedar atrapado hasta cierto punto en un “estado del arte” actual, recomendaría comenzar por observar la historia y el desarrollo racional de todos los aspectos:
    • Hardware (bastante amplio, pero manejable)
    • Arquitectura (que significa pila de software)
    • Enfoque de implementación (es decir, cómo se efectúa realmente) y desarrollo
    • Dominio de aplicaciones

    Una vez que esté más o menos actualizado (puede llevar de 1 a 2 años), mejor concentrarse en algunas de las áreas mencionadas anteriormente. No es necesario un doctorado, ¡pero la experiencia es imprescindible!

    He estado luchando con esto 😉 La mejor forma en que me imagino es hacer un árbol de decisión (simple) (¡Funcionó para mí!).

    1) Elabore secciones de HPC que * particularmente * le interesen. Uno tiene los que figuran:
    2) ¿Investigación pura, desarrollo puro, una mezcla saludable, HPC orientado a la informática, ciencias físicas HPC …?
    3) Busque colaboradores, profesores, pasantías en academia, industria, laboratorios gubernamentales que estén haciendo un trabajo similar.

    Comencé con el modelado de rendimiento de HPC en el laboratorio del gobierno. Una vez que profundicé en mi tema de investigación, me interesé más en el hardware y sus implicaciones en lo que estaba modelando. Entrar en un grupo de HPC en la industria era el siguiente paso obvio. Me encanta reunir conocimientos amplios en HPC para ayudarme a profundizar en un área en particular.

    La informática de alto rendimiento (HPC) es un campo tan extenso y en constante avance que es muy dudoso que alguien pueda saberlo o lo sepa todo. Todo abarca la arquitectura de la computadora, la programación (que se extiende desde Fortran a Julia), las aplicaciones, el diseño de instalaciones … En realidad, es mucho más práctico y factible elegir una especialización en la que se convierta en experto y adquirir una buena competencia de nivel superficial en el resto. Incluso dentro de tu especialización no lo sabrás todo. HPC está avanzando tan rápido que sus profesionales que trabajan en la vanguardia de la innovación se parecen a Aquiles y su condenado esfuerzo para escapar de la tortuga. Sea realista y contento de saber mucho y de todos modos seguir aprendiendo.

    Estoy bastante seguro de que no hay una llave de oro para “Todo …”, pero pruebe algunos cursos en línea

    • Coursera Computación de alto rendimiento
    • Cursos de edX

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