Без темы
<<  Устойчивость покоящихся яиц Daphnia magna к действию различных факторов Учим правила Компоненты действий тренажёр  >>
Учебный курс Высокопроизводительные вычисления и суперкомпьютинг
Учебный курс Высокопроизводительные вычисления и суперкомпьютинг
Целью освоения дисциплины “Высокопроизводительные вычисления и
Целью освоения дисциплины “Высокопроизводительные вычисления и
Задачи преподавания курса
Задачи преподавания курса
Трудоемкость курса
Трудоемкость курса
Лабораторный практикум
Лабораторный практикум
Контрольные работы
Контрольные работы
Контрольные работы
Контрольные работы
Контрольные работы
Контрольные работы
Контрольные работы
Контрольные работы
Рейтинговая итоговая оценка
Рейтинговая итоговая оценка
Рейтинговая итоговая оценка
Рейтинговая итоговая оценка
Рейтинговая итоговая оценка
Рейтинговая итоговая оценка
Учебники, учебные пособия и монографии
Учебники, учебные пособия и монографии
Электронные учебные пособия
Электронные учебные пособия
Материалы
Материалы
Материальная база
Материальная база
Кластер-полигон
Кластер-полигон
Сервер на основе графических ускорителей
Сервер на основе графических ускорителей
Вопросы
Вопросы

Презентация на тему: «Учебный курс Высокопроизводительные вычисления и суперкомпьютинг Преподаватель Стуколов Сергей Владимирович». Автор: Гергель В.П.. Файл: «Учебный курс Высокопроизводительные вычисления и суперкомпьютинг Преподаватель Стуколов Сергей Владимирович.ppt». Размер zip-архива: 325 КБ.

Учебный курс Высокопроизводительные вычисления и суперкомпьютинг Преподаватель Стуколов Сергей Владимирович

содержание презентации «Учебный курс Высокопроизводительные вычисления и суперкомпьютинг Преподаватель Стуколов Сергей Владимирович.ppt»
СлайдТекст
1 Учебный курс Высокопроизводительные вычисления и суперкомпьютинг

Учебный курс Высокопроизводительные вычисления и суперкомпьютинг

Преподаватель Стуколов Сергей Владимирович

Кемеровский государственный университет

Стуколов С.В. Кафедра ЮНЕСКО по НИТ

1

2 Целью освоения дисциплины “Высокопроизводительные вычисления и

Целью освоения дисциплины “Высокопроизводительные вычисления и

суперкомпьютинг” является – углубленное изучение технологий параллельного программирования и их применение для создания высокоэффективных параллельных алгоритмов для многопроцессорных вычислительных систем с распределенной или общей оперативной памятью.

Цель преподавания курса

2

3 Задачи преподавания курса

Задачи преподавания курса

В результате освоения дисциплины обучающийся должен: Знать: основные направления развития высокопроизводительных компьютеров; основные классификации многопроцессорных вычислительных систем; основные технологии и модели параллельного программирования. Уметь: создавать параллельные программы для вычислительных систем с распределенной, общей оперативной памятью; проводить распараллеливание вычислительных алгоритмов. Владеть: технологиями параллельного программирования для вычислительных систем с распределенной или общей оперативной памятью; навыком построения параллельных аналогов вычислительных алгоритмов.

3

4 Трудоемкость курса

Трудоемкость курса

Лекции – прослушали в рамках программы обучения ТГУ Лабораторные работы – каждую неделю Семестровая работа состоит из 3-х обязательных контрольных работ по одной на каждую из изучаемых технологий параллельного программирования + одна – по желанию. Зачет – используется балльно-рейтинговая система оценки знаний студентов.

4

5 Лабораторный практикум

Лабораторный практикум

Цель: привить навыки параллельного программирования с использованием наиболее популярных технологий параллельного программирования. Основные конструкции технологий параллельного программирования На системах с распределенной ОП с использованием интерфейса передачи сообщений MPI. на системах с общей памятью (OpenMP). на системах со смешанным доступом к оперативной памяти (UPC). На GPU с использованием технологии CUDA (для самостоятельного обучения).

5

6 Контрольные работы

Контрольные работы

Контрольная работа 1. Параллельное программирование с использованием интерфейса передачи сообщений MPI Цель работы: познакомиться со структурой библиотеки MPI (интерфейс передачи сообщений), выполнить простейшие функции для передачи сообщений на многопроцессорной вычислительной системе с распределенной оперативной памятью (3-5 задач). Выполнить распараллеливание алгоритма и провести исследование эффективности распараллеливания.

6

7 Контрольные работы

Контрольные работы

Контрольная работа 2. Параллельное программирование на системах с общей памятью (OpenMP) Цель работы: познакомиться с надстройкой OpenMP, выполнить простейшие программы с использованием директив и функций для организации параллельной обработки информации на многопроцессорной вычислительной системе с общей оперативной памятью.

7

8 Контрольные работы

Контрольные работы

Контрольная работа 3. Параллельное программирование на системах со смешанным доступом к оперативной памяти (UPC) Цель работы: познакомиться с основами технологии UPC, выполнить простейшие программы с использованием директив и функций для организации параллельной обработки информации на многопроцессорной вычислительной системе с общей или распределенной оперативной памятью.

8

9 Контрольные работы

Контрольные работы

Контрольная работа 4. (по желанию студента) Параллельное программирование на графических процессорах (технология CUDA) Цель работы: познакомиться с основами технологии CUDA, выполнить простейшие программы с использованием директив и функций для организации параллельной обработки информации на многопроцессорной графической карте.

9

10 Рейтинговая итоговая оценка

Рейтинговая итоговая оценка

Предусмотрена рейтинговая система оценки всех видов деятельности. Текущий контроль (ТК): посещение лабораторных занятий, выполнение заданий на лабораторных занятиях, выполнение домашних (дополнительных) заданий. Рубежный контроль (РК): тестирование по разделам, проверка семестровой работы Итоговый контроль (ИК): зачет в виде итогового тестирования.

10

11 Рейтинговая итоговая оценка

Рейтинговая итоговая оценка

Максимальное число баллов по каждому виду контроля – 100. Каждый вид деятельности оценивается следующим образом: Текущий контроль: посещение лабораторных занятий – 1 балл каждое занятие (максимально 18 баллов); выполнение заданий на лабораторных занятиях – до 3-х баллов за каждое занятие (максимально 54 баллов); выполнение домашних (дополнительных) заданий – 1 балл каждое (максимально 28 баллов) Рубежный контроль: выполнение семестровых заданий – 100 бальная оценка за выполнение работы (33 балла за каждую контрольную работу); Итоговый контроль: Зачет в виде тестирования и опрос по дополнительным вопросам (если есть пропуски лабораторных занятий) – максимально – 100 баллов.

11

12 Рейтинговая итоговая оценка

Рейтинговая итоговая оценка

Рейтинговый балл (РБ) рассчитывается с учетом набранных баллов по всем видам контроля со следующими весовыми коэффициентами: РБ=ТК*0,5+РК*0,3+ИК*0,2 (максимально 100 баллов)

12

13 Учебники, учебные пособия и монографии

Учебники, учебные пособия и монографии

Афанасьев К.Е., Стуколов С.В. Многопроцессорные вычислительные системы и параллельное программирование: Учебное пособие с грифом СибРУМЦ. Кемеровский госуниверситет. Кемерово: Кузбассвузиздат, 2003. 233с. Афанасьев К.Е., Домрачеев В.Г., Ретинская И.В., Скуратов А.К., Стуколов С.В. Многопроцессорные системы: построение, развитие, обучение / Учебно-справочное издание под ред. Тихонова А.Н. М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2005. 224 с. Букатов А.А., Дацюк В.Н., Жегуло А.И. Программирование многопроцессорных вычислительных систем. Ростов-на-Дону. Издательство ООО «ЦВВР», 2003, 208 с. (http://rsusu1.rnd.runnet.ru/tutor/method/index.html) Воеводин В.В. Параллельные вычисления / Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. СПб: БХВ-Петербург, 2002. 608с. Немнюгин С.А., Стесик О.Л. Параллельное программирование для многопроцессорных вычислительных систем. – СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 400с.

13

14 Электронные учебные пособия

Электронные учебные пособия

Сборник материалов по параллельным вычислениям в библиотеке информационно-вычислительного портала Кемеровского государственного университета http://icp.kemsu.ru Материалы учебного назначения кафедры Юнеско по НИТ КемГУ http://unesco.kemsu.ru Материалы информационно-аналитического центра НИВЦ МГУ http://www.parallel.ru А. А. Букатов, В. Н. Дацюк, А. И. Жегуло. Программирование многопроцессорных вычислительных систем. Ростов-на-Дону. Издательство ООО «ЦВВР», 2003, 208 с. (http://rsusu1.rnd.runnet.ru/tutor/method/index.html )

14

15 Материалы

Материалы

Будет подготовлена подборка электронных ресурсов по каждой технологии и выдана на ближайших лабораторных занятиях.

15

16 Материальная база

Материальная база

16

17 Кластер-полигон

Кластер-полигон

Кластер построен на базе 3-х узлов, каждый из которых построен на базе 2-х ядерных процессоров Intel Core 2 Duo, позволяет использовать технологии MPI или OpenMP, или обе сразу вместе: MPI – для передачи сообщений между узлами кластера, OpenMP – для работы с общей памятью в рамках отдельного узла кластера. Также доступно использование технологии UPC.

17

18 Сервер на основе графических ускорителей

Сервер на основе графических ускорителей

18

19 Вопросы

Вопросы

19

«Учебный курс Высокопроизводительные вычисления и суперкомпьютинг Преподаватель Стуколов Сергей Владимирович»
http://900igr.net/prezentacija/matematika/uchebnyj-kurs-vysokoproizvoditelnye-vychislenija-i-superkompjuting-prepodavatel-stukolov-sergej-vladimirovich-265046.html
cсылка на страницу
Урок

Математика

71 тема
Слайды
900igr.net > Презентации по математике > Без темы > Учебный курс Высокопроизводительные вычисления и суперкомпьютинг Преподаватель Стуколов Сергей Владимирович