Skip Navigation Linksparallels

Параллельные вычисления

Цель ос​воени​я дисциплины


Целью освоения дисциплины «Параллельные вычисления» (далее – ПВ) является частичное формирование общекультурных и профессиональных компетенций обучающихся, получение представления о принципах распараллеливания вычислительных процессов, языках программирования, прикладных пакетах и инструментах создания параллельных программ, их тонкой настройки и оптимизации в целях создания высокоэффективного ПО и методик параллельных вычислений для новых моделей вычислительных систем (ВС.).

В результате изучения дисциплины обучающийся должен:


Знать:

  • архитектурные основы ЭВМ, обеспечивающие параллельные вычисления;
  • методы и инструментальные средства оптимального использования мощности ЭВМ для реализации расчетов.

Уметь:

разработать проект программно-аппаратного комплекса для оптимальной реализации параллельных вычислений для определенной группы прикладных или научных задач.

Владеть:

  • навыками применения прикладных пакетов на многопроцессорных ЭВМ, в том числе с использованием графических процессоров;
  • навыками использования инструментальных средств мониторинга и тонкой настройки многопоточных вычислений.

Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата

Дисциплина относится к профессиональному циклу основной образовательной программы и включена в его вариативную часть.

При освоении дисциплины ПВ обучающимся необходимо:

Знать:
  • основы организации современных вычислительных систем;
  • технологию разработки алгоритмов и программ;
  • методы параллельного программирования.
Уметь:
  • использовать знание английского языка в профессиональной деятельности;
  • применять вычислительную технику для решения практических задач;
  • создавать модели многопоточных вычислений;
  • работать с современными системами программирования.
Владеть:
  • языками процедурного и функционального программирования, опытом разработки ПО в интегрированных системах;
  • опытом применения профессиональных пакетов для решения вычислительных задач, навыками мониторинга и тонкой настройки программ собственной разработки.

Элементы данного курса используются при подготовке выпускной квалификационной работы, в программах магистерской подготовки.

 

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

В ходе освоения дисциплины ПВ идет дальнейшее формирование компетенций обучающегося:

  • готовность использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-10):
    • знать методы математического статистического и имитационного моделирования сложных систем
    • уметь строить модели вычислительных процессов с массовым параллелизмом, исследовать их с использованием законов математической статистики
    • владеть анализом адекватности построенных моделей и адаптацией их к реальным системам по результатам экспериментов.
  • владеет основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, иметь навыки работы с компьютером как средством управления информацией (ОК-12):
    • знать, как получать и сохранять новую информацию о новых методах параллельных вычислений по результатам экспериментов
    • уметь провести поиск информации по ПВ в глобальной сети
    • владеть навыком выполнять весь комплекс работ по решению практических и научных задач с помощью многопоточного компьютера, в том числе, удаленного.
  • способность профессионально решать задачи производственной и технологической деятельности с учетом современных достижений науки и техники, включая: разработку алгоритмических и программных решений в области системного и прикладного программирования; разработку математических, информационных и имитационных моделей по тематике выполняемых исследований; создание информационных ресурсов глобальных сетей, образовательного контента, прикладных баз данных; разработку тестов и средств тестирования систем и средств на соответствие стандартам и исходным требованиям; разработку эргономичных человеко-машинных интерфейсов (в соответствии с профилизацией) (ПК-3,4);
  • способность составлять и контролировать план выполняемой работы, планировать необходимые для выполнения работы ресурсы, оценивать результаты собственной работы (ПК-1) – в рамках выполнения реферата и лабораторных работ;
  • готовить презентации научно-технические отчеты по результатам выполненной работы, оформлять результаты исследований в виде статей и докладов на научно-технических конференциях (ПК-7);
  • способность решать задачи производственной и технологической деятельности на высоком профессиональном уровне, включая: разработку алгоритмических и программных решений в области системного и прикладного программирования; разработку математических, информационных и имитационных моделей по тематике выполняемых опытно-конструкторских работ и проектов; создание информационных ресурсов глобальных сетей, образовательного контента, прикладных баз данных; разработку тестов и средств тестирования систем и средств на соответствие стандартам и исходным требованиям (ПК-5).

Полностью формируется следующая компетенция:

  • сопрягать аппаратные и программные средства в составе информационных и автоматизированных систем (ПК-10);
  • обосновывать принимаемые проектные решения, осуществлять постановку и выполнять эксперименты по проверке их корректности и эффективности (ПК-6).

Примерные темы рефератов

  • Обзор сервисов параллельных вычислений, предоставляемых ведущими провайдерами облачных услуг.
  • Обзор прикладных пакетов со встроенными средствами распараллеливания.
  • Исследование новейших Cuda-технологий, реализация вычислительных задач в среде разработки приложений компании nVidia.
  • Развитие эмулятора сетей Петри для моделирования кластерных вычислений:
    • новые форматы модели (модульная сеть, многомерная сеть, сеть с глобальными параметрами)
    • реализация удаленного моделирования (SaaS сервис)
    • многопоточная реализация ядра системы моделирования
    • подсистема сбора статистики
    • подсистема управления экспериментом.
  • Развитие алгоритмической модели PGBMT как открытой системы с подключаемыми планировщиками нитей и процессов.
  • Развитие модели канальных процессоров Lord_of_channels (LoCh):
    • создание языка описания процессов ввода-вывода и транслятора в таблицы процессов LoCh
    • расширение списка параметров и их диапазонов для устройств и каналов
    • введение вероятности ошибок устройств и каналов и реакции модели на ошибки
    • развитие подсистемы сбора статистики о процессе моделирования
    • постановка учебных задач (лабораторные работы) на основе LoCh
  • Развитие монитора виртуальных ОС (VMOS):
    • масштабирование (от 1 до N окон с процессами)
    • развитие языка описания процессов и соответствующих режимов исполнения
    • создание мощной системы мониторинга и сбора статистики
    • создания окна-консоли оператора (сисадмина-суперпользователя) и его командного языка
    • реализация предыдущего пункта в графической оболочке (кнопки, ползунки, сигналы, дополнительные окна)
    • создание библиотеки учебных примеров, иллюстрирующих режимы работы существующих ОС (Win7, Windows Server, UNIX, QNX, z/OS, VAX/VMS,...), в том числе, в многопоточных режимах
    • создание сценариев тренинга для подготовки сисадминов
    • написание заданий на лабораторные работы и курсовые работы по дисциплинам «ОС», «Архитектура ЭВМ», «Параллельные вычисления».
Материально-техническое обеспечение дисциплины

       Лекционный цикл обеспечен следующей техникой:
  • Ноутбук с доступом к сети кафедры МОСИТ и к интернет
  • Проектор и экраны 180х180 и 220х200см
  • Led-панель 60 дюймов с HDMI-входами, подключенная к сети кафедры.

Лабораторный практикум и проектирование по темам рефератов обеспечены:

  • 2 компьютерных класса с 14 рабочими местами в каждом, подключенными к сети кафедры МОСИТ и к интернет
  • Сервер (контроллер домена) кафедры МОСИТ (mosit.local)
  • Файловый сервер с методическими материалами кафедры \\172.29.2.121\book
  • Графическая станция с ГПУ «Кеплер» и множественной загрузкой операционных систем, с объемом оперативной памяти 64 Гб – для исследования виртуализации и параллельных вычислений, в том числе, Cuda-технологий
  • Учебная студенческая лаборатория (Zoo) для приобретения навыков предоставления удаленных вычислительных услуг и системного администрирования
  • Академические лицензии на профессиональные пакеты, использующие параллельные вычисления (Matlab, 3d Studio Max, MathCAD, AnyLogic и др.), а также на инструментальные среды разработки (IBM Rational Rose, MS Visual Studio, Intel Parallel Studio, и др.), свободнораспространяемое ПО (Cuda Toolkit, Web-технологии).
Более полный обзор оборудования представлен в разделе данного сайта "Оборудование"

Оборудование кафедры МОСИТ

<< Назад