aiidateam/aiida-core

해결하는 문제

AiiDA는 계산 과학의 재현성 및 확장성 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 복잡한 시뮬레이션 워크플로우를 관리하기 위한 프레임워크를 제공하여, 입력, 출력 및 메타데이터를 포함한 계산의 모든 단계가 완전한 프로비넌스를 위해 자동으로 추적되도록 보장합니다.

작동 방식

AiiDA는 이벤트 기반 워크플로우 엔진을 사용하여 사용자가 Python으로 워크플로우를 작성할 수 있게 합니다. 이러한 워크플로우는 로컬 또는 원격 컴퓨터의 실행 파일에 연결될 수 있으며, 엔진은 완전한 체크포인팅과 함께 고처리량 처리(시간당 수만 개의 프로세스)를 지원합니다.

모든 계산의 프로비넌스 그래프를 유지하여 데이터 검색 및 재현성을 위해 쿼리할 수 있습니다.

대상

다양한 HPC (High-Performance Computing) 환경에서 고처리량 시뮬레이션을 실행하고 결과의 프로비넌스를 엄격하게 기록해야 하는 계산 과학자 및 연구자를 위해 구축되었습니다.

누구를 위한 것인가

다양한 HPC (High-Performance Computing) 환경에서 고처리량 시뮬레이션을 실행하고 결과의 프로비넌스의 엄격한 기록을 유지해야 하는 계산 과학자 및 연구자를 위해 구축되었습니다.

주요 특징

• Automatic Provenance Tracking: 모든 입력, 출력 및 메타데이터를 그래프에 자동으로 기록하여 완전한 재현성을 보합니다.
• HPC Integration: SLURM, PBS Pro, Torque, SGE, LSF와 같은 주요 스케줄러와 즉시 호환됩니다.
• Extensible Plugin System: 새로운 시뮬레이션 코드, 데이터 유형 및 전송 모드를 지원하도록 사용자가 추가할 수 있습니다.
• High-Performance Engine: 시간당 수만 개의 프로세스를 처리할 수 있는 이벤트 기반 엔진입니다.
• Open Science Support: 프로비넌스 그래프를를エクスポートして、Materials Cloud를 통해 결과를를 공유할 수 있습니다.

(Wait, I need to be careful with the Korean translation and the JSON structure. Let's re-do the whole thing carefully.)