Computación de alto rendimiento y científica

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Computación de Alto Rendimiento y Científica - Código 76734

Instructores

Carlos Jaime Barrios Hernández, PhD. ( c b a r r i o s + * @ * + u i s . e d u . c o )

Gilberto Javier Diaz Toro, MsC. ( g i l b e r t o . d i a z + * @ * + u i s . e d u . c o )

Jorge Luis Chacón Velasco, PhD. (j c h a c on - * @ * - u i s . e d u . c o )

Presentación

El cómputo de alto rendimiento más que una tendencia en el uso de tecnología, es una realidad, que plantea diferentes retos para todos los dominios del conocimiento o de actividad profesional. Más allá de las competencias normales de un ingeniero o científico, es necesario entender la tecnología para aprovechar las oportunidades que nos ofrecen, adquirir un lenguaje común para interactuar con ingenieros de sistemas o computistas y proyectar una actividad multidisciplinaria, altamente eficiente.

El curso ofrece un acercamiento a conceptos básicos y estrategias de interacción con arquitecturas escalables, desde el computo cientifico para explotar posibilidades de concurrencia y paralelismo. El curso permitirá a los participantes, conocer modelos de programacion fundamentales para la creacion de sus propios codigos, así como una vision e interacción con plataformas de supercomputo especifica y algunas herramientas de interacción en redes de tecnología avanzada, permitiendo reconocer perspectivas y oportunidades de desarrollo.

Contenido

Unidad I: Introducción General

• Introducción a la Computación Científica
• Introducción al Linux
• Linux y SLURM

Unidad II: Programación Científica

• Algoritmos
• Introducción al C/C++
• Introducción al Python
• Debugging y Profiling

Unidad III: Modelos de Programación Paralela

• Arquitecturas de Computación de Alto Rendimiento
• Memoria Compartida con OpenMP
• Memoria Distribuída con MPI
• OpenACC y Otras Directivas de Aceleración

Unidad IV: Herramientas Interesantes para Cómputo Científico

• R
• Hadoop
• Otras

Unidad V: Visualización

• gnuPlot
• Paraview
• Visit
• Otros

Evaluaciones (2do Semestre de 2018)

• Evaluación 1: 20% (10 de Septiembre en Horas de Clase) : Unidad I (Taller de Evaluación Teórico Individual)
• Evaluación 2: 30% (Septiembre 24-25 9:00-17:00): Participación en el Tutorial Overview of Common Strategies for Parallelization durante el #CARLA2018 (Presentación del Certificado de Asistencia y Cumplimiento de la totalidad de las horas del curso) Más información en [www.ccarla.org]
• Evaluación 2: 20% (29 de Octubre, En Horas de Clase) Entrega de Proyecto de Clase 1: Individual. Se asignarán posteriormente.
• Evaluación 3: 30% (3 de Diciembre) Entrega de Proyecto Final de clase : Por Grupos. Se asignarán posteriormente.
  • Componente 1 (20%): Presentación en un Poster con los resultados relevantes
  • Componente 2 (20%): Calidad de la solución propuesta.

Horas de Consulta

Las horas de Consulta son los Martes de 9:00 a.m. a 12:00 del dia en LP 226 o en el cuarto piso del Centic, pero se debe solicitar cita previa por email.