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/ NetNews Usenet Archive 1992 #19 / NN_1992_19.iso / spool / comp / edu / 1335 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-08-25  |  3.0 KB
  1. Xref: sparky comp.edu:1335 comp.lang.fortran:3167
  2. Newsgroups: comp.edu,comp.lang.fortran
  3. Path: sparky!uunet!wupost!sdd.hp.com!ux1.cso.uiuc.edu!m.cs.uiuc.edu!vela!pd-dom!schuette
  4. From: schuette@wl.com (Wade Schuette)
  5. Subject: Re: scientists as programmers 
  6. Message-ID: <1992Aug26.022458.12622@wl.com>
  7. Keywords: supercomputer Fortran self-modifying-code AI Japanese Supercomputing
  8. Organization: Warner Lambert / Parke-Davis
  9. References: <1992Aug25.034553.2990@linus.mitre.org> <1992Aug25.154501.8654@colorado.edu> <1992Aug25.202307.12365@newshost.lanl.gov>
  10. Date: Wed, 26 Aug 1992 02:24:58 GMT
  11. Lines: 54
  12.  
  13. In article <1992Aug25.202307.12365@newshost.lanl.gov> jlg@cochiti.lanl.gov (Jim Giles) writes:
  14. >In article <1992Aug25.154501.8654@colorado.edu>, ejh@khonshu.colorado.edu (Edward J. Hartnett) writes:
  15. >|> [...] No offense to scientists, but I have rarely if ever seen a
  16. >|> scientist who was a good programmer. [...]
  17. >
  18. >You must encounter a different set of scientists than I do.  Most of
  19. >the ones who develop code at all - that I deal with - are among the most 
  20. >talented programmers I've ever met.  Possibly this is not common at the 
  21. >*.edu sites.
  22. >
  23. >To be sure, it is rare for a language to be designed with an eye toward
  24. >making the scientist's job easier....
  25.  
  26.  
  27. I'd pick up on that last point with a tangent on supercomputer and 
  28. parallel computer compilers and languages, including Fortran.
  29. Japan apparently is far ahead of the US in terms of making complex
  30. technology friendly to mortals. This may have changed (?), but as
  31. of a few years ago the percent of Japanese scientists who used 
  32. supercomputers was WAY ahead of the percent in the US, and the 
  33. reasons seemed to be that the Japanese didn't expect the _SCIENTIST_
  34. to have to learn how to parallelize his/her code, as the compiler
  35. did that. So the physicist or biologist could work on their work,
  36. not spend weeks in sessions on learning how to write paralle fortran.
  37.  
  38.  
  39.  
  40.  
  41. Has that changed?
  42.  
  43. For that matter, does anyone know if the current supercomputer
  44. compilers are bright enough to watch their own output actually run
  45. and learn from it so on their NEXT pass they can stop guessing and 
  46. make better decisions as to how to optimize the data-dependent sections
  47. of code?  Or are humans still supposed to do THAT as well?  I never
  48. could understand why code intended to be run ten million times couldn't
  49. watch its own work a little and adjust bad decisions made in earlier
  50. compiles.  Sometimes it wouldn't converge, but I'd think a lot of 
  51. programs run almost identical jobs (just as poorly) over and over and 
  52. over on almost identical data sets. 
  53.  
  54. Seems like a small amount of applied AI could have a large impact on 
  55. such code.  Also seems that the supercomputer is the only thing around
  56. smart enough to watch itself and handle this adjustment, and not only
  57. no scientist outside the field, but almost no human inside the field 
  58. could track the algorithms to do this by hand after the fact. 
  59.  
  60.  
  61.  
  62.  
  63. Comments?
  64. -- 
  65. ==================================================================
  66. R. Wade Schuette         schuette@wl.com    Ann Arbor, MI, USA
  67.