Архитектура высокопроизводительных вычислительных систем

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Санкт-Петербургский государственный институт точной механики и оптики (технический университет) УТВЕРЖДАЮ Ректор СПбГИТМО(ТУ) _______________________В.Н.Васильев "_____"__________________200__ г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

Архитектура высокопроизводительных вычислительных систем по направлению(ям) подготовки

Бизнес-информатика

Специальности(ям)

523100

Факультет(ы)

Информационных технологий и программирования

Председатель УМC университета

А.А.Шехонин

2

Дисциплина «Архитектура высокопроизводительных вычислительных систем» базируется на дисциплинах: функциональное программирование, логическое программирование, операционные системы и оболочки, практикум по решению задач. В данном курсе студенты знакомятся с основами параллельных компьютерных вычислений, суперкомпьютерными вычислениями. Курс направлен на обучение умению решать высокопроизводительные, крупномасштабные задачи с использованием мультипроцессорных компьютерных систем. Курс тесно взаимосвязан с дисциплиной «Архитектура вычислительных систем и компьютерных сетей», которая позволяет студентам освоить для решения задач современные сетевые технологии. Многие изучаемые в ходе курса задачи активно используют знания, полученные студентами в изученных ранее дисциплинах "Дискретная математика" и "Аналитическая геометрия". 1. Цели и задачи дисциплины Цель курса – дать содержательную информацию об архитектуре параллельных вычислительных систем и о разработке алгоритмов и программ для параллельных вычислительных систем. Задачи курса – привить студентам основы идеологии параллельного программирования. Дать представление об архитектуре современных параллельных вычислительных систем. Дать возможность разрабатывать простейшие параллельные алгоритмы и программы для имеющихся параллельных систем. В результате изучения данной дисциплины студенты должны научится решать задачи, требующие больших вычислительных мощностей, раскладывать сложные задачи на независимые маленькие подзадачи, производить и синхронизировать вычисления сразу на большом количестве вычислительных единиц, использовать кластерные и многопроцессорные системы. Также студенты должны изучить несколько стандартных средств параллельных вычислений и научиться создавать собственные способы реализации параллельной обработки. 2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины В результате изучения данной дисциплины студенты должны знать: • стандартные средства параллельных вычислений уметь: • решать задачи, требующие больших вычислительных мощностей, • раскладывать сложные задачи на независимые маленькие подзадачи, • производить и синхронизировать вычисления сразу на большом количестве вычислительных единиц, • использовать кластерные и многопроцессорные системы. иметь практические навыки: • создавать собственные способы реализации параллельной обработки. 3. Объем дисциплины и виды учебной работы Вид учебной работы Всего часов Общая трудоемкость дисциплины Аудиторные занятия Лекции Практические занятия (ПЗ) Самостоятельная работы

108 54 36 18 54

Семестры 4 108 54 36 18 54

3

Вид итогового контроля (зачет, экзамен)

зачет

4. Содержание дисциплины 4.1. Разделы дисциплин и виды занятий № п/п 1 2 3 4

Раздел дисциплины Две парадигмы программирования Архитектура ЭВМ для высокопроизводительных вычислений Издержки и выигрыш при реализации параллельных и векторных вычислений Классы задач, которые можно эффективно векторизовать и распараллелить

Лекции 4 12

ПЗ 2 2

12

6

8

8

4.2. Содержание разделов дисциплины 1. Две парадигмы программирования Две модели программирования: последовательная и параллельная Две парадигмы параллельного программирования: параллелизм данных и параллелизм задач. 2. Архитектура ЭВМ для высокопроизводительных вычислений Классификация Флинна: SISD, SIMD, MISD, MIMD-компьютеры. Основные концепции архитектуры высокопроизводительных вычислительных систем. Конвейер: суперскалярные процессоры, векторная обработка данных, процессоры для параллельных компьютеров, оперативная память (чередуемая память, разделяемая память, распределенная память), связь между элементами параллельных вычислительных систем. Кластеры рабочих станций. Архитектура вычислительной системы HP/Convex Exemplar SPP1600. 3. Издержки и выигрыш при реализации параллельных и векторных вычислений Трудовые затраты на распараллеливание или векторизацию программы. Способы векторизации и распараллеливания программ. Применение разных языков программирования. Различие и сходство между распараллеливанием и векторизацией программ. Сходство алгоритмов - параллелизм данных. Различие алгоритмов - параллелизм действий. Векторные ЭВМ и векторные программы. Предельное быстродействие векторных программ. Две части программ - скалярная и векторная. Дополнительные затраты на организацию векторных вычислений во время работы программы. Ограниченное число векторных регистров. Ограничения на используемые операторы в векторизуемых циклах. Использование векторных операций и функций языков программирования. Параллельные ЭВМ и параллельные программы. Три части программы - параллельная, последовательная и обмен данными. Синхронизация процессов, равномерность загрузки процессов. Средства распараллеливания в трансляторах и параллельные библиотеки. 4. Классы задач, которые можно эффективно векторизовать и распараллелить Обработка массивов. Одномерные массивы. Двумерные массивы. Вычисления в узлах сеток и решеток. Инженерные и научные задачи. Алгоритмы для высокопроизводительных вычислений. Решение систем дифференциальных уравнений. Квантово-механические расчеты.

4

5. Практические занятия и лабораторные работы 5.1. Практические занятия № п/п 1 2 3 4 5 6 7 8 9

№ раздела Наименование практических занятий дисциплины 1 Последовательная и параллельная модели программирования. 2 Управление памятью вычислительных систем 3 Расчет затрат на распараллеливание и векторизацию программы. Эффективность распараллеливания. 3 Решение алгоритмов параллелизма данных. 3 Векторные программы. Организация векторных вычислений. 4 Решение задач обработка массивов. 4 Вычисления в узлах сеток и решеток. 4 Решение систем дифференциальных уравнений (молекулярная динамика). 4 Квантово-механические расчеты (структура молекул и кристаллов)

5.2. Лабораторные занятия не предусмотрены. 6. Учебно-методическое обеспечение дисциплины Рекомендуемая литература а) основная литература 1. В.В.Воеводин. Математические модели и методы в параллельных процессах. М.:, Наука, 1986. 2. В.Г.Корнеев Параллельные вычислительные системы. М.: “Нолидж", 1999. - 320 с. 3. Вл.В.Воеводин. Параллельная обработка данных (курс лекций). 1998. 4. Дж.Мартин. Вычислительные сети и распределенная обработка данных: программное обеспечение, методы и архитектура / Пер. с англ.; Предисл. В.С.Штаркмана. - Вып.2. - М.: Финансы и статистика, 1986. - 269с. 5. Кульгин М. Практика построения компьютерных сетей. СПб.: Питер, 2001.-320с. б) дополнительная литература 1. Бертсекас Д., Галлагер Р. Сети передачи данных. Пер. с англ. - М.: Мир,-198с. 2. Гордеев А.В., Молчанов А.Ю. Системное программное обеспечение. СПб.: Изд. дом «Питер», 2001. - 376с. 3. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы - СПб: Издательство «Питер», 2000. - 672с. 7. Материально-техническое обеспечение дисциплины Для проведения практических занятий по дисциплине «Архитектура высокопроизводительных вычислительных систем» необходим компьютерный класс с персональными компьютерами класса не ниже Pentium II, ОЗУ не менее 64Мб и жесткими дисками не менее 1Гб, имеющими локальное сетевое соединение.

5

Программа составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования и примерной программой дисциплины. Программу составили: кафедра компьютерных технологий старший преподаватель кафедры

Ищенко Алексей Петрович

Программа одобрена на заседании УМК факультета (или УМК цикла дисциплин) ___________________________________________________________________ _____________________________

___________________ (подпись) Ф.И.О.