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J-GLOBAL ID:202002219251528403   整理番号:20A1195878

大規模計算クラスタにおけるユーザ利便性向上

Improvement of User-friendliness of Large-scale Computation Clusters
著者 (3件):
資料名:
巻: 2020  号: HPC-174  ページ: Vol.2020-HPC-174,No.1,1-6 (WEB ONLY)  発行年: 2020年05月06日 
JST資料番号: U0451A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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大規模な計算クラスタの多くでは,計算ノードがバッチスケジューリングシステムで管理されているため,事前にアドレスを確定する事ができない,計算ノードに直接外部からネットワーク接続できない,計算ノードから外部ネットワークへの接続が制限される,といった制約がある。このため,ネットワーク接続を前提とするJupyter Notebookなどの近代的なプログラム実行環境の利用が難しい。われわれは,これらの制約を回避して,ユーザの手元の計算機から大規模クラスタの計算ノード上のJupyter Notebookを簡便に利用する方法を確立した。ユーザの計算機環境に小規模なプログラムをインストールすることが許されるケースと,ユーザ計算機には全く依存しない代わりにクラウド上のサービスが利用できるケースの,2つのシナリオを対象として検討を行い,いずれの場合においても容易に利用できる環境を実現した。(著者抄録)
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分類 (1件):
分類
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ディジタル計算機方式一般 
引用文献 (10件):
  • ABCI AI Bridge Infrastructure: https://abci.ai/. Accessed: 2019-02-01.
  • Jupyter Project, https://jupyter.org/. Accessed: 2020-03-17.
  • Randles, B. M., Pasquetto, I. V., Golshan, M. S. and Borgman, C. L.: Using the Jupyter Notebook as a Tool for Open Science: An Empirical Study, Proceedings of the 17th ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries, IEEE Press, p. 338-339 (2017).
  • Jupyter kernels, https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels. Accessed: 2020-03-17.
  • JupyterHub, https://jupyter.org/hub. Accessed: 2020-03-17.
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