Difference between revisions of "Computación de alto rendimiento y científica"

From Supercomputación y Cálculo Científico UIS
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==== '''Contenido''' ====
 
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'''Unidad I: Introducción General'''
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'''Unidad I: Introducción General'''  
* Computacíón de Alto Rendimiento y Científica
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* Introducción a la Computación Científica  
* Arquitecturas Escalables y de Cómputo de Alto Rendimiento
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* Introducción al Linux
* Linux y SLURM
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* Linux y SLURM  
  
 
'''Unidad II: Programación Científica'''
 
'''Unidad II: Programación Científica'''
* Algoritmos
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* Algoritmos  
 
* Introducción al C/C++
 
* Introducción al C/C++
 
* Introducción al Python
 
* Introducción al Python
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* Debugging y Profiling
  
 
'''Unidad III: Modelos de Programación Paralela'''
 
'''Unidad III: Modelos de Programación Paralela'''
* Memoría Compartida con OpenMP
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* Arquitecturas de Computación de Alto Rendimiento
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* Memoria Compartida con OpenMP
 
* Memoria Distribuída con MPI
 
* Memoria Distribuída con MPI
* PyCUDA, OpenACC y CuBlas
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* OpenACC y Otras Directivas de Aceleración
  
 
'''Unidad IV: Herramientas Interesantes para Cómputo Científico'''
 
'''Unidad IV: Herramientas Interesantes para Cómputo Científico'''
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* Otros
 
* Otros
  
==== '''Evaluaciones''' ====
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==== '''Evaluaciones (2do Semestre de 2018)''' ====
* 30% Quices y Talleres de Clase
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* '''Evaluación 1: 20% (10 de Septiembre en Horas de Clase) :''' Unidad I (Taller de Evaluación Teórico Individual)
* 70% Trabajo Final de Aplicación
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* '''Evaluación 2: 20% (Septiembre 24-25 9:00-17:00)''':  Participación en el Tutorial ''<u>Overview of Common Strategies for Parallelization</u>'' durante el #CARLA2018 (Presentación del Certificado de Asistencia y Cumplimiento de la totalidad de las horas del curso) Más información en www.ccarla.org 
** 20% Informe escrito tipo artículo (''envío del Informe escrito Viernes 1 de Diciembre a los tres instructores via correo, como un archivo pdf. El formato del artículo es libre, pero no debe contener más de 10 páginas, en tamaño carta, incluyendo figuras y bibliografía en un tamaño de letra de 11p.)''
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* '''Evaluación 2: 20% (8 de Octubre, En Horas de Clase)''' Entrega de Proyecto de Clase 1: Programación Científica (Unidades I y 2)
** 30% Desarrollo del Proyecto ''(Los temas de proyecto serán dados posteriormente)''
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* '''Evaluación 3: 20% Entrega de Proyecto de Clase 2''':
** 20% Presentación Oral en 10 Minutos ''(Defensa del Proyecto el lunes 4 de diciembre en la hora de clase)''
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Revision as of 16:59, 10 August 2018

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Computación de Alto Rendimiento y Científica - Código 76734

PhD Debugging.gif

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 tecnologia, 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 cientifico, 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.

Las sesiones se realizan en el CENTIC.

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: 20% (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% (8 de Octubre, En Horas de Clase) Entrega de Proyecto de Clase 1: Programación Científica (Unidades I y 2)
  • Evaluación 3: 20% Entrega de Proyecto de Clase 2: