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Reproducible and User-Controlled Software Environments in HPC with Guix

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Abstract

Support teams of high-performance computing (HPC) systems often find themselves between a rock and a hard place: on one hand, they understandably administrate these large systems in a conservative way, but on the other hand, they try to satisfy their users by deploying up-to-date tool chains as well as libraries and scientific software. HPC system users often have no guarantee that they will be able to reproduce results at a later point in time, even on the same system—software may have been upgraded, removed, or recompiled under their feet, and they have little hope of being able to reproduce the same software environment elsewhere. We present GNU Guix and the functional package management paradigm and show how it can improve reproducibility and sharing among researchers with representative use cases.
Les équipes support de machines de calcul intensif (HPC) se retrouvent souvent dans une position difficile : d'un côté elles administrent ces gros systèmes de manière conservatrice, mais d'un autre côté elles cherchent à satisfaire leurs usagers en installant des chaînes d'outils à jour ainsi que des bibliothèques et logiciels scientifiques. Les usagers n'ont souvent pas la garantie de pouvoir reproduire leurs résultats ultérieurement, même sur le même système, car les logiciels pourraient avoir été mis à jour, retirés ou recompilés dans leur dos. Autant dire que cela leur laisse peu d'espoir de pouvoir répliquer leur environnement logiciel sur une autre machine. Nous présentons GNU Guix et le paradigme de gestion des paquets fonctionnelle. Nous montrons comment ils améliorent la répétabilité et le partage entre chercheurs avec des exemples.
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Dates and versions

hal-01161771 , version 1 (09-06-2015)
hal-01161771 , version 2 (25-07-2015)

Licence

Attribution - ShareAlike - CC BY 4.0

Identifiers

Cite

Ludovic Courtès, Ricardo Wurmus. Reproducible and User-Controlled Software Environments in HPC with Guix. 2nd International Workshop on Reproducibility in Parallel Computing (RepPar), Aug 2015, Vienne, Austria. ⟨hal-01161771v2⟩

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