Computación de alto rendimiento y científica

From Supercomputación y Cálculo Científico UIS
Revision as of 17:11, 10 August 2018 by Cbarrios (talk | contribs) (Evaluaciones (2do Semestre de 2018))

Volver a Cursos

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: Individual. Se asignarán posteriormente.
  • Evaluación 3: 40% (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.