Difference between revisions of "Introducción a la programación paralela"

From Supercomputación y Cálculo Científico UIS
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  __NOTOC__
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Volver a  [[Cursos]]
  
<div class="thumbnail img-thumbnail">http://wiki.sc3.uis.edu.co/images/a/a8/Logo_sc33.png</div>
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<p><div class="btn btn-primary"><i class="fa  fa-long-arrow-left"></i> [[Cursos]]</div></p>
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'''Introducción a la Computación Paralela - Código 28661'''
 
<div class="column clearfix">
 
<div class="column clearfix">
     <div class="col-md-14">
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     <div class="col-md-14"><div class="panel-body"><p></p><p><b>[https://sites.google.com/site/carlosjaimebh/ Carlos Jaime Barrios Hernandez, PhD.]</b> - (c b a r r i o s (@) u i s . e d u . c o )</p><p>Asistencia Técnica-Teórica:. Equipo SC3UIS y CAGE</p>[[File:NoThanksButWereBusy.png|border|center|630x630px]]</div></div></div>
        <div class="well well-midnight">
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                <h5>Introducción a la programación paralela - Código 21888</h5>
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==='''PRESENTACION DEL CURSO'''===
        </div>
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<div class="column clearfix">
    </div>
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La ruptura tecnológica hace que la computación sea quizás el área del conocimiento más dinámico que existe y que no solo promueve tendencias sino también cambios sociales, desde que la información y su tratamiento no solo es una necesidad sino una exigencia. La computación paralela, si bien no es nada nuevo, como parte de esa "exigencia" permite la explotación de sistemas que desde hace más de treinta años están disponibles, pero que en algunos medios se ve aún como algo exótico, ignorando que gracias a esas posibilidades, desde poder escuchar música, hablar y tomar fotos de manera simultánea en un dispositivo móvil, pasando por pronosticar el clima o mercados, almacenar datos en la nube hasta la realidad de implementar soluciones y algoritmos de inteligencia artificial hoy, existe porque hay múltiples unidades de procesamiento que pueden ser programadas de manera paralela y concurrente.
</div>
 
  
<div class="col-md-14">
+
El curso, que es para principiantes, esta dirigido a estudiantes de ingeniería de sistemas y ciencias de la computación, cuyo principal objetivo es ofrecer fundamentos para la explotación de la concurrencia, la explotación de paradigmas de programación dirigidos al paralelismo, sin ignorar algunos conceptos arquitecturales necesarios para entender que soporta ese procesamiento en paralelo. A partir de este curso, los participantes manejaran la terminología necesaria igualmente y tendrán la base para a partir de allí seguir cursos avanzados y seminarios especializados.
    <div class="panel panel-darker-white-border">
 
        <div class="panel-heading">
 
            <h3 class="panel-title">Profesor</h3>
 
        </div>
 
        <div class="panel-body">
 
            <p><b>[https://sites.google.com/site/carlosjaimebh/ Carlos Jaime Barrios Hernandez, PhD.]</b> - (cbarrios@uis.edu.co)</p>         
 
        </div>
 
    </div>
 
</div>
 
  
<div class="col-md-14">
 
    <div class="panel panel-darker-white-border">
 
        <div class="panel-heading">
 
            <h3 class="panel-title">PRESENTACION</h3>
 
        </div>
 
        <div class="panel-body">
 
            <p>La computación paralela más que una tendencia de programación  es una exigencia industrial y real. Los sistemas paralelos se encuentran listos para ser explotados, desde dispositivos portátiles y embebidos hasta supercomputadoras.</p>
 
            <p>Este curso introductorio dirigido a estudiantes de ingeniería de sistemas, es un acercamiento a conceptos básicos y estrategias de programación paralela. Trata desde sistemas y arquitecturas escalables, hasta ambientes de programación paralela, haciendo un fuerte énfasis en el análisis y diseño de algoritmos paralelos concurrentes y en la evaluación de arquitecturas para soluciones científicas e industriales.</p>
 
        </div>
 
    </div>
 
 
</div>
 
</div>
  
 +
==='''Contenido'''===
 
<div class="col-md-14">
 
<div class="col-md-14">
    <div class="panel panel-darker-white-border">
+
#Introducción a la Computación Paralela
        <div class="panel-heading">
+
#*Pensamiento Paralelo y Pervasibidad
            <h3 class="panel-title">Contenido</h3>
+
#*Elementos de Paralelismo
        </div>
+
#*Evolución de la Computación Paralela
        <div class="panel-body">
+
#*Computación de Alto Rendimiento (HPC)
            <ol>
+
#Arquitecturas Paralelas y Sistemas Escalables
                <li>Introducción a la Programación Paralela</li>
+
#*Modelos de Máquinas Paralelas
                <li>Introducción a las Arquitecturas y Sistemas Escalables</li>
+
#*Modelos de Ejecución Paralela
                <li>Algoritmos Concurrentes y Paralelos</li>
+
#*Paralelismo y Comunicación
                <li>Modelos de Programación Paralela (Introducción a la programación de Memoria Distribuida, Introducción a la programación de Memoria</li>
+
#*Caracterización de Flynn
                <li>Compartida, Introducción al a programación de maquinas masivamente paralelas y sistemas híbridos)</li>
+
#*Multinúcleos y Multiprocesamiento (multicores - multiprocessing)
                <li>Lineamientos para el desarrollo de Aplicaciones Paralelas</li>
+
#*Procesamiento Vectorial
                <li>Evaluación de Desempeño</li>
+
#*Arquitecturas para el Procesamiento Masivamente Paralelo (Manycores)
                <li>Direcciones y Temas Candentes en Programación Paralela</li>
+
#*Modelos de Memoria
            </ol>
+
#**Jerarquia de Memoria
        </div>
+
#*Sistemas Distribuidos de Gran Escala
    </div>
+
#*Unidades de Procesamiento Tensor
 +
#*Unidades de Procesamiento Cuántico
 +
#*Sistemas Operativos, Sistemas de Archivos, Calendarización y Monitoreo en Arquitecturas Paralelas
 +
#**Aspectos especiales de Linux y Slurm
 +
#*Top500 y Otros Rankings
 +
#Algoritmos Concurrentes y Paralelos
 +
#*Caracterización de Paralelismo
 +
#*Granularidad
 +
#*Multihilos y Multiprocesos
 +
#*Modelos de Computación (RAM, PRAM, Sorting Networks, BSP, LogP y otros)
 +
#*Modelos de Algoritmos Concurrentes
 +
#**Descomposición de Tareas
 +
#**Descomposición de Datos
 +
#**Dividir y Conquistar
 +
#**Tuberias (Pipeline)
 +
#**Recursividad y Otros (Embarrassingly Parallelism y Otros)
 +
#*Algoritmos No Paralelos
 +
#*Balanceo de Carga y Calendarización (Scheduling)
 +
#Paradigmas y Modelos de Programación Paralela
 +
#*Ambientes de Programación Paralela
 +
#*Modelo de Programación de Memoria Compartida
 +
#**OpenMP
 +
#*Modelo de Programación de Memoria Distribuída
 +
#**Paso de Mensajes con MPI
 +
#*Modelo Programación de Memoria Híbrida/Heterogénea
 +
#**Programación de Sistemas CPU-GPU (Sistemas GPGPU)
 +
#***Fundamentos de Programación de GPUs y Múltiples GPU con CUDA
 +
#*Uso de Directivas de Aceleración con OpenACC
 +
#*Otros Mecanismos de Implementación y Aceleración de Aplicaciones
 +
#Optimización
 +
#*Optimización Local y Global Paralela
 +
#Evaluación de Desempeño
 +
#*Latencia y Throughput
 +
#*Speedup (Aceleración), Eficiencia y Escalabilidad
 +
#*Ley de Amhdal
 +
#*Ley de Gustaffon-Barsis
 +
#*Complejidad Asimptótica (Aceleración y Eficiencia)
 +
#*Modelo de Little
 +
#*Análisis de Rendimiento y Tunning (Ajuste)
 +
#Debugging and Profiling
 +
#*Consideraciones de Debugging y Monitoreo de Rendimiento y Comportamiento
 +
#*Herramientas para el Debugging y el Profling
 +
#Lineamientos para el Desarrollo de Aplicaciones Paralelas
 +
#*Patrones para el Flujo de Control y de Ejecución
 +
#*Patrones para la Administración de Datos
 +
#*Espacios de Diseño y Desarrollo de Programas Paralelos
 +
#**Búsqueda de Explotación de Concurrencia
 +
#**Diseño de Estructura de Algoritmo
 +
#**Selección de Estructuras de Soporte de Algoritmos Paralelos
 +
#**Selección de Mecanismos de Implementación
 +
#Direcciones y Tendencias en Programación Paralela
 +
#*HPC@Green: Eficiencia Computacional Hoy (Consumo Energético/Procesamiento)
 +
#*Explotación de Unidades Tensor y Aplicaciones Emergentes
 +
#*Extracción de Paralelismo en Códigos Secuenciales
 +
#*Explotación de Memoria
 +
#*Paradigmas de Programación Emergentes
 
</div>
 
</div>
  
<div class="col-md-14">
+
==='''<big>Metodología - Curso Especial 1- 2020</big>'''===
    <div class="panel panel-darker-white-border">  
+
Se realizarán sesiones teóricas via visioconferencia de manera sincrónica los dias martes de 10:15 a.m. a 11:45 y de manera sincrónica/semi-asincrónica laboratorios prácticos en la tarde de los dias martes. El acompañamiento e interacción se realizará a través de un foro para algunas de las prácticas que esta a disposición en este sitio.
        <div class="panel-heading">
+
<br />
            <h3 class="panel-title">ASPECTOS METODOLOGICOS</h3>
+
==='''<big>Evaluación</big>'''===
        </div>
+
====='''Evaluaciones programadas para el 1er Semestre de 2020'''=====
        <div class="panel-body">
+
Las evaluaciones programadas para este semestre, se detallarán en la sesión teórica, normalmente dos semanas antes de la fecha de entrega. Igualmente las prácticas serán informadas en la sesión teórica previa así como las fechas y horas limites de entrega. Las diferentes entregas que son individuales o en grupo de acuerdo se diga, se realizarán principalmente via github.
            <ol>
+
<br />
                <li>Sesiones Teórico-Prácticas</li>
 
                <li>Lecturas y Discusiones de Artículos (La mayoría en Inglés)</li>
 
                <li>Observación y Análisis de Aplicaciones y Propuestas</li>               
 
            </ol>  
 
        </div>
 
    </div>
 
</div>
 
  
<div class="col-md-14">
+
*'''Evaluación 1 (20%) C/C++  Procesamiento Memoria Compartida (Individual): Entrega: 30 de Junio de 2020'''
    <div class="panel panel-darker-white-border">
+
*'''Evaluación 2 (20%) C/C++  Procesamiento Memoria Distribuída (Individual): Entrega: 28 de Julio de 2020'''
        <div class="panel-heading">
+
*'''Evaluación 3 (20%) C/C++ Procesamiento Memoria Híbrida CPU/GPU (Individual): Entrega: 18 de Agosto de 2020'''
            <h3 class="panel-title">MATERIAL DEL CURSO 2012</h3>
+
*'''Evaluación 4 (25%) Proyecto Final (Parejas y Trios): Entrega: 6 de Septiembre de 2020 / Presentación 7 de Septiembre de 2020'''
        </div>
+
*'''Evaluación 5 (15%) Prácticas: Entregas programadas desde el Martes 2 de Junio de 2020'''
        <div class="panel-body">
 
            <ol>
 
                <li>Sesión</li>
 
                    <ul>
 
                        <li>Introduction to Parallel Programming (And Parallel Systems),</li>
 
                        <li>Programación Paralela y Programación Científica desde la E-Ciencia y El Cómputo Avanzado.</li>
 
                    </ul>
 
                <li><b>Sesión</b></li>
 
                    <ul>
 
                        <li>Scalable Systems and Architectures</li>
 
                        <li>Concurrency and Parallel Programming</li>
 
                    </ul>
 
                <li>Sesión</li>
 
                    <ul>
 
                        <li>Management, Scheduling and Deployment in HPC</li>
 
                    </ul>
 
                <li>Sesión</li>
 
                    <ul>
 
                        <li>Introducción a la Programacion de Memoria Compartida con OpenMP </li>
 
                    </ul>
 
                <li>Sesión</li>
 
                    <ul>
 
                        <li>Introducción a la Programación de Memoria Distribuída con MPI</li>
 
                    </ul>
 
                <li>Sesión</li>
 
                    <ul>
 
                        <li>Introducción a la Programación con CUDA</li>
 
                        <li>GPU Programming with Nvidia CUDA</li>
 
                    </ul>
 
                <li>Sesión</li>
 
                    <ul>
 
                        <li>Evaluación de Rendimiento - Una aproximación de base</li>
 
                    </ul>
 
                <li>Sesión</li>
 
                    <ul>
 
                        <li>Direcciones y Temas Candentes</li>
 
                    </ul>           
 
            </ol>
 
            <p><b>Lecturas sugeridas</b></p>
 
            <p>De The Fourth Paradigm: Data Intensive Scientific Discovery</p>
 
            <ul>
 
                <li>Jim Gray on eScience: A Transformed Scientific Method - (Tony Hey, Stewart Tansley, and Kristin Tolle)</li>
 
                <li>Parallelism and The Cloud - (Dennis Gannon, Dan Reed)</li>
 
                <li>Multicore Computing and Scientific Discovery - (James Larus, Dennis Gannon) </li>
 
            </ul>   
 
        </div>
 
    </div>
 
</div>
 
  
<div class="col-md-14">
+
====='''Grupos de Trabajo y Asignaciones 2-2018'''=====
    <div class="panel panel-darker-white-border">
+
{| class="wikitable"
        <div class="panel-heading">
+
!Grupo
            <h3 class="panel-title">MATERIAL DEL CURSO 2013 - 2014</h3>
+
!Participantes
        </div>
+
!Descripción del Trabajo
        <div class="panel-body">
+
|-
            <ul>
+
|1
                <li>Introducción</li>
+
|'''2103657''' - ALVAREZ TEJADA GABRIEL DE JESUS
                <li>Arquitecturas Paralelas</li>
 
                <li>Concurrencia y Paralelismo</li>
 
                <li>[http://www.sc3.uis.edu.co/owncloud/index.php/s/tFnLLTrvr7Jonal Modelo de Programacion de Memoria Compartida] - [http://openmp.org/wp OpenMP]</li>
 
                <li>[http://www.sc3.uis.edu.co/owncloud/index.php/s/XPIbNBqLqtma6Am Modelo de Programación de Memoria Distribuída] - [http://www.open-mpi.org OpenMPI]</li>
 
            </ul>       
 
        </div>
 
    </div>
 
</div>
 
  
<div class="col-md-14">
+
'''2122485''' - HERNANDEZ PABON JORGE ANDRES
    <div class="panel panel-darker-white">
+
|'''Problema de N - Cuerpos (https://es.wikipedia.org/wiki/Problema_de_los_n_cuerpos<nowiki/>)'''
        <div class="panel-heading">
 
            <h3 class="panel-title">EVALUACIONES</h3>
 
        </div>
 
        <div class="panel-body">
 
  
 +
El problema de N-Cuerpos es bien conocido y básicamente lo que trata es determinar los movimientos individuales de un grupo de partículas materiales siguiendo física newtoniana. Diferentes propuestas para realizar la simulación de n-cuerpos se encuentran implementadas, por ejemplo la que se encuentra en: http://www.new-npac.org/projects/cdroms/cewes-1999-06-vol2/cps615course/examples96/nbody-stuff/nbody.c
  
            <div class="col-md-6">
+
La asignación de este problema es realizar un código paralelo que permita la interacción de mínimo 1000 (mil) partículas en tres dimensiones. No se recomienda el uso de interpretadores. Bonus en nota: Si presenta gráficamente la simulación de los cuerpos.
                <div class="panel panel-midnight-border">
+
|-
                    <div class="panel-heading">
+
|2
                        <h3 class="panel-title">Evaluación 1</h3>
+
|'''2140180''' - LEON PEREZ FABIAN ANDRES
                    </div>
 
  
                    <div class="panel-body">                       
+
'''2151196''' - LOPEZ DURAN JHON EDINSON
                        <p></p>
+
|'''Ecuación de Calor (https://es.wikipedia.org/wiki/Ecuaci%C3%B3n_del_calor<nowiki/>)'''
                    </div>
 
                    <div class="panel-footer">Evaluación 1</div>
 
                </div>
 
            </div>
 
  
            <div class="col-md-6">
+
La ecuación del calor es una importante ecuación diferencial en derivadas parciales del tipo parabólica que describe la distribución del calor (o variaciones de la temperatura) en una región a lo largo del transcurso del tiempo. Dependiendo de las dimensiones a trabajar (siendo la más conocida en 2D) existen diferentes implementaciones como la que se encuentra en: https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/c_src/heated_plate/heated_plate.c
                <div class="panel panel-midnight-border">
 
                    <div class="panel-heading">
 
                        <h3 class="panel-title">Evaluación 2</h3>
 
                    </div>
 
  
                    <div class="panel-body">
+
El objetivo que se busca en esta asignación es realizar un código paralelo que permita el análisis de la ecuación de calor de manera tridimensional en un cubo. No se recomienda el uso de interpretadores. Bonus de nota: Si se presenta gráficamente la simulación correspondiente a la solución.
                        <p></p>
 
  
                    </div>
+
|-
                    <div class="panel-footer">Evaluación 2</div>
+
|3
                </div>
+
|'''2143696''' - MANTILLA LOPEZ JUAN DAVID
            </div>
 
  
            <div class="col-md-12">
+
'''2141354''' - OÑATE LIZARAZO LEYSTON ALEXANDER
                <div class="panel panel-midnight-border">
+
|'''Ecuación de Onda (https://es.wikipedia.org/wiki/Ecuaci%C3%B3n_de_onda<nowiki/>)'''
                    <div class="panel-heading">
 
                        <h3 class="panel-title">Evaluación 3</h3>
 
                    </div>
 
  
                    <div class="panel-body">
+
La ecuación de onda es una importante ecuación diferencial en derivadas parciales lineal de segundo orden que describe la propagación de una variedad de ondas, como las ondas sonoras, las ondas de luz y las ondas en el agua. Computacionalmente se encuentran soluciones para tratar la sumación y propagación, siendo muy conocidas aquellas que han sido implementadas por supuesto en una o dos dimensiones ( http://www.labbookpages.co.uk/audio/beamforming/waveSum.html o https://computing.llnl.gov/tutorials/parallel_comp/#ExamplesWave)
                        <p></p>                     
 
  
                    </div>
+
La asignación a este trabajo es proponer una solución paralela para la ecuación de onda en 2D. No se recomienda el uso de interpretadores. Bonus de nota: Si se presenta gráficamente la simulación correspondiente a la solución dada. 
                    <div class="panel-footer">Evaluación 3</div>
+
|}
                </div>
 
            </div>
 
       
 
        </div>
 
        <div class="panel-footer">Evaluaciones</div>
 
    </div>
 
</div>
 
  
 +
==='''Bibliografía y Fuentes de Información'''===
 
<div class="col-md-14">
 
<div class="col-md-14">
     <div class="panel panel-darker-white-border">  
+
     <div class="panel panel-darker-white-border"><ul>
        <div class="panel-heading">
+
                <li>Elements of Parallel Computing, Eric Aubanel (Chapman & Hall/CRC)</li>
            <h3 class="panel-title">BIBLIOGRAFÍA Y FUENTES DE INFORMACION</h3>
+
                <li>Essentials of Computer Architecture, D. Comer (CRC Press)
        </div>
+
</li>
        <div class="panel-body">
+
                <li>High Performance Embedded Computing: Applications in Cyber-Physical systems and Mobile Computing, M. Wolf (Morgan Kaufmann)
            <p></p>          
+
</li>
        </div>
+
                <li>[http://research.microsoft.com/en-us/collaboration/fourthparadigm/ The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery]
    </div>
+
</li>
 +
                <li>[http://www.mcs.anl.gov/~itf/dbpp/ Designing and Building Parallel Programs, by Ian Foster]</li>
 +
                <li>[http://www.cise.ufl.edu/research/ParallelPatterns/ Patterns for Parallel Programming, by Timothy G. Mattson, Beverly A. Sanders and Berna L. Massingill. Software Patterns Series, Addison Wesley Ed., USA. 2009]</li>
 +
                <li>Patterns for Parallel Software Design, Jorge Luis Ortega-Arjona (Wiley) </li>
 +
                <li>Structured Parallel Programming: Patterns for Efficient Computation, M. McCool, A. D. Robison and J. Reinders (Morgan Kaufmann)
 +
</li>
 +
                <li>The Art of Concurrency “A thread Monkey’s Guide to Writing Parallel Applications”, by Clay Breshears (Ed. O Reilly, 2009)
 +
</li>
 +
                <li>Parallel Scientific Computing in C++ and MPI « A Seamless Approach to Parallel Algorithms and Their Implementation », Karniadakis and Kirby II (Cambridge Press) </li>
 +
                <li>Parallel And Distributed Computation Numerical Methods, D. P. Bertsekas and J. N. Tsitsiklis (Prentice Hall)
 +
</li>
 +
                <li>An Introduction to High Performance Scientific Computing, Scientific and Engineering Computation Series, Ll. D. Fosdick, E. R. Jessup, C. J. C. Schauble and G. Dmik (MIT Press)
 +
</li>
 +
                <li> The Algorithms Design Manual, S. S. Skiena ( Springer)
 +
</li>
 +
                <li>Algorithms Sequential and Parallel « A Unified Approach » Miller and Boxer (Computing Engineering Series) </li>
 +
                <li>Parallel Algorithms, Cassanova, Legrand and Robert (Chapman and Hall/CRC) </li>
 +
                <li>Fundamentals of Multicore Software Development, Ed. Victor Pankratius, Ali-Reza Adl-Tabatabai and Walter Tichy (CRC Press)
 +
</li>
 +
                <li>Introduction to HPC with MPI for Data Science, Frank Nielsen (Springer)
 +
</li>
 +
                <li>Programming Massively Parallel Processors « A Hands-on Approach » , Kirk and Hwu (Nvidia/Morgan Kaufmann) </li>
 +
                <li>CUDA Application Design and Development, Rob Farber (Nvidia/Morgan Kaufmann)
 +
</li>
 +
                <li>Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers, Hager and Wellein (Chapman and Hall/CRC) </li>
 +
                <li>Sourcebook of Parallel Computing , Dongarra, Foster, Fox, Groop, Kennedy, Torczon and White (Morgan Kaufmann) </li>
 +
                <li>CUDA Programming: A Developer's Guide to Parallel Computing with GPUs, S. Cook (Morgan Kaufmann)
 +
</li>
 +
                <li>The CUDA Handbook: A Comprehensive Guide to GPU Programming, N. Wilt (Addison-Wesley)
 +
</li>
 +
                <li>CUDA by Example « An Introduction to General-Purpose GPU Programming » Sanders and Kandrot (Nvidia/Addison Wesley) </li>
 +
                <li>CUDA Fortran for Scientists and Engineers: Best Practices for Efficient CUDA Fortran Programming, G. Ruetsch and M. Fatica (Morgan Kaufmann/PGI/Nvidia)
 +
</li>
 +
                <li>HPC@Green IT: Green High Performance Computing Methods, R. Gruber and V. Keller (Springer)
 +
</li>
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                <li>OpenACC for Programmers: Concepts and Strategies, S. Chandraserkaran and G. Juckeland (Addison-Wesley)
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                <li>OpenACC: Parallel Programming with OpenACC, Edited by Rob Farber (Morgan Kaufmann)
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                <li>High Performance Parallelism Pearls: Multicore and Many-core Programming Approaches, J. Reinders and J. Jeffers (Morgan Kaufmann) 
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                <li>[https://www.openmp.org/ OpenMP] 
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                <li>[https://www.openacc.org/ OpenACC] 
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</li>
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                <li>[http://developer.nvidia.com/ NVIDIA]</li>
 +
                <li>[http://www.sc3.uis.edu.co/ SC3]</li>
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                <li>[http://www.red-ricap.org/ RICAP]
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                <li>[https://computing.llnl.gov/tutorials/parallel_comp/ Computing.llnl.gov]</li>
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                <li>[http://www.sc-camp.org/ SC-Camp]</li>
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            </ul></div>
 
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</div>
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==='''PRESENTACIONES DEL CURSO'''===
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*An Introduction to HPC and Advanced Computing
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**[[:File:IntroPPHPC_1.pdf|Part 1]]
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**[[:File:IntroPPHPC_2.pdf|Part 2]]
 +
**[[:File:IntroPPHPC_3.pdf|Part 3]]
 +
*[[:File:Tutorial Linux.pdf|Introducción Linux]]
 +
*[[:File:slurm.pdf|Simple Linux Utility for Resource Management]]
 +
*[[:File:PP-ConcIntro.pdf|Concurrency and Paralellism]]
 +
*[[:File:MemCompOpenMP2.pdf|Shared Memory Programming with OpenMP]] (In Spanish/En Español)
 +
*[[:File:SharedMPI14c.pdf|Distributed Memory Exploitation with MPI: An Introduction]]
 +
 +
==='''CONSULTA A ESTUDIANTES'''===
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Debido a las circunstancias actuales, las consultas pueden planificarse de manera asincrónica via correo electrónico, enviando un correo al profesor de la asignatura. En la práctica, via el foro creado para tal fin.

Revision as of 17:38, 26 May 2020

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Introducción a la Computación Paralela - Código 28661

Carlos Jaime Barrios Hernandez, PhD. - (c b a r r i o s (@) u i s . e d u . c o )

Asistencia Técnica-Teórica:. Equipo SC3UIS y CAGE

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PRESENTACION DEL CURSO

La ruptura tecnológica hace que la computación sea quizás el área del conocimiento más dinámico que existe y que no solo promueve tendencias sino también cambios sociales, desde que la información y su tratamiento no solo es una necesidad sino una exigencia. La computación paralela, si bien no es nada nuevo, como parte de esa "exigencia" permite la explotación de sistemas que desde hace más de treinta años están disponibles, pero que en algunos medios se ve aún como algo exótico, ignorando que gracias a esas posibilidades, desde poder escuchar música, hablar y tomar fotos de manera simultánea en un dispositivo móvil, pasando por pronosticar el clima o mercados, almacenar datos en la nube hasta la realidad de implementar soluciones y algoritmos de inteligencia artificial hoy, existe porque hay múltiples unidades de procesamiento que pueden ser programadas de manera paralela y concurrente.

El curso, que es para principiantes, esta dirigido a estudiantes de ingeniería de sistemas y ciencias de la computación, cuyo principal objetivo es ofrecer fundamentos para la explotación de la concurrencia, la explotación de paradigmas de programación dirigidos al paralelismo, sin ignorar algunos conceptos arquitecturales necesarios para entender que soporta ese procesamiento en paralelo. A partir de este curso, los participantes manejaran la terminología necesaria igualmente y tendrán la base para a partir de allí seguir cursos avanzados y seminarios especializados.

Contenido

  1. Introducción a la Computación Paralela
    • Pensamiento Paralelo y Pervasibidad
    • Elementos de Paralelismo
    • Evolución de la Computación Paralela
    • Computación de Alto Rendimiento (HPC)
  2. Arquitecturas Paralelas y Sistemas Escalables
    • Modelos de Máquinas Paralelas
    • Modelos de Ejecución Paralela
    • Paralelismo y Comunicación
    • Caracterización de Flynn
    • Multinúcleos y Multiprocesamiento (multicores - multiprocessing)
    • Procesamiento Vectorial
    • Arquitecturas para el Procesamiento Masivamente Paralelo (Manycores)
    • Modelos de Memoria
      • Jerarquia de Memoria
    • Sistemas Distribuidos de Gran Escala
    • Unidades de Procesamiento Tensor
    • Unidades de Procesamiento Cuántico
    • Sistemas Operativos, Sistemas de Archivos, Calendarización y Monitoreo en Arquitecturas Paralelas
      • Aspectos especiales de Linux y Slurm
    • Top500 y Otros Rankings
  3. Algoritmos Concurrentes y Paralelos
    • Caracterización de Paralelismo
    • Granularidad
    • Multihilos y Multiprocesos
    • Modelos de Computación (RAM, PRAM, Sorting Networks, BSP, LogP y otros)
    • Modelos de Algoritmos Concurrentes
      • Descomposición de Tareas
      • Descomposición de Datos
      • Dividir y Conquistar
      • Tuberias (Pipeline)
      • Recursividad y Otros (Embarrassingly Parallelism y Otros)
    • Algoritmos No Paralelos
    • Balanceo de Carga y Calendarización (Scheduling)
  4. Paradigmas y Modelos de Programación Paralela
    • Ambientes de Programación Paralela
    • Modelo de Programación de Memoria Compartida
      • OpenMP
    • Modelo de Programación de Memoria Distribuída
      • Paso de Mensajes con MPI
    • Modelo Programación de Memoria Híbrida/Heterogénea
      • Programación de Sistemas CPU-GPU (Sistemas GPGPU)
        • Fundamentos de Programación de GPUs y Múltiples GPU con CUDA
    • Uso de Directivas de Aceleración con OpenACC
    • Otros Mecanismos de Implementación y Aceleración de Aplicaciones
  5. Optimización
    • Optimización Local y Global Paralela
  6. Evaluación de Desempeño
    • Latencia y Throughput
    • Speedup (Aceleración), Eficiencia y Escalabilidad
    • Ley de Amhdal
    • Ley de Gustaffon-Barsis
    • Complejidad Asimptótica (Aceleración y Eficiencia)
    • Modelo de Little
    • Análisis de Rendimiento y Tunning (Ajuste)
  7. Debugging and Profiling
    • Consideraciones de Debugging y Monitoreo de Rendimiento y Comportamiento
    • Herramientas para el Debugging y el Profling
  8. Lineamientos para el Desarrollo de Aplicaciones Paralelas
    • Patrones para el Flujo de Control y de Ejecución
    • Patrones para la Administración de Datos
    • Espacios de Diseño y Desarrollo de Programas Paralelos
      • Búsqueda de Explotación de Concurrencia
      • Diseño de Estructura de Algoritmo
      • Selección de Estructuras de Soporte de Algoritmos Paralelos
      • Selección de Mecanismos de Implementación
  9. Direcciones y Tendencias en Programación Paralela
    • HPC@Green: Eficiencia Computacional Hoy (Consumo Energético/Procesamiento)
    • Explotación de Unidades Tensor y Aplicaciones Emergentes
    • Extracción de Paralelismo en Códigos Secuenciales
    • Explotación de Memoria
    • Paradigmas de Programación Emergentes

Metodología - Curso Especial 1- 2020

Se realizarán sesiones teóricas via visioconferencia de manera sincrónica los dias martes de 10:15 a.m. a 11:45 y de manera sincrónica/semi-asincrónica laboratorios prácticos en la tarde de los dias martes. El acompañamiento e interacción se realizará a través de un foro para algunas de las prácticas que esta a disposición en este sitio.

Evaluación

Evaluaciones programadas para el 1er Semestre de 2020

Las evaluaciones programadas para este semestre, se detallarán en la sesión teórica, normalmente dos semanas antes de la fecha de entrega. Igualmente las prácticas serán informadas en la sesión teórica previa así como las fechas y horas limites de entrega. Las diferentes entregas que son individuales o en grupo de acuerdo se diga, se realizarán principalmente via github.

  • Evaluación 1 (20%) C/C++ Procesamiento Memoria Compartida (Individual): Entrega: 30 de Junio de 2020
  • Evaluación 2 (20%) C/C++ Procesamiento Memoria Distribuída (Individual): Entrega: 28 de Julio de 2020
  • Evaluación 3 (20%) C/C++ Procesamiento Memoria Híbrida CPU/GPU (Individual): Entrega: 18 de Agosto de 2020
  • Evaluación 4 (25%) Proyecto Final (Parejas y Trios): Entrega: 6 de Septiembre de 2020 / Presentación 7 de Septiembre de 2020
  • Evaluación 5 (15%) Prácticas: Entregas programadas desde el Martes 2 de Junio de 2020
Grupos de Trabajo y Asignaciones 2-2018
Grupo Participantes Descripción del Trabajo
1 2103657 - ALVAREZ TEJADA GABRIEL DE JESUS

2122485 - HERNANDEZ PABON JORGE ANDRES

Problema de N - Cuerpos (https://es.wikipedia.org/wiki/Problema_de_los_n_cuerpos)

El problema de N-Cuerpos es bien conocido y básicamente lo que trata es determinar los movimientos individuales de un grupo de partículas materiales siguiendo física newtoniana. Diferentes propuestas para realizar la simulación de n-cuerpos se encuentran implementadas, por ejemplo la que se encuentra en: http://www.new-npac.org/projects/cdroms/cewes-1999-06-vol2/cps615course/examples96/nbody-stuff/nbody.c

La asignación de este problema es realizar un código paralelo que permita la interacción de mínimo 1000 (mil) partículas en tres dimensiones. No se recomienda el uso de interpretadores. Bonus en nota: Si presenta gráficamente la simulación de los cuerpos.

2 2140180 - LEON PEREZ FABIAN ANDRES

2151196 - LOPEZ DURAN JHON EDINSON

Ecuación de Calor (https://es.wikipedia.org/wiki/Ecuaci%C3%B3n_del_calor)

La ecuación del calor es una importante ecuación diferencial en derivadas parciales del tipo parabólica que describe la distribución del calor (o variaciones de la temperatura) en una región a lo largo del transcurso del tiempo. Dependiendo de las dimensiones a trabajar (siendo la más conocida en 2D) existen diferentes implementaciones como la que se encuentra en: https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/c_src/heated_plate/heated_plate.c

El objetivo que se busca en esta asignación es realizar un código paralelo que permita el análisis de la ecuación de calor de manera tridimensional en un cubo. No se recomienda el uso de interpretadores. Bonus de nota: Si se presenta gráficamente la simulación correspondiente a la solución.

3 2143696 - MANTILLA LOPEZ JUAN DAVID

2141354 - OÑATE LIZARAZO LEYSTON ALEXANDER

Ecuación de Onda (https://es.wikipedia.org/wiki/Ecuaci%C3%B3n_de_onda)

La ecuación de onda es una importante ecuación diferencial en derivadas parciales lineal de segundo orden que describe la propagación de una variedad de ondas, como las ondas sonoras, las ondas de luz y las ondas en el agua. Computacionalmente se encuentran soluciones para tratar la sumación y propagación, siendo muy conocidas aquellas que han sido implementadas por supuesto en una o dos dimensiones ( http://www.labbookpages.co.uk/audio/beamforming/waveSum.html o https://computing.llnl.gov/tutorials/parallel_comp/#ExamplesWave)

La asignación a este trabajo es proponer una solución paralela para la ecuación de onda en 2D. No se recomienda el uso de interpretadores. Bonus de nota: Si se presenta gráficamente la simulación correspondiente a la solución dada.

Bibliografía y Fuentes de Información

  • Elements of Parallel Computing, Eric Aubanel (Chapman & Hall/CRC)
  • Essentials of Computer Architecture, D. Comer (CRC Press)
  • High Performance Embedded Computing: Applications in Cyber-Physical systems and Mobile Computing, M. Wolf (Morgan Kaufmann)
  • The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery
  • Designing and Building Parallel Programs, by Ian Foster
  • Patterns for Parallel Programming, by Timothy G. Mattson, Beverly A. Sanders and Berna L. Massingill. Software Patterns Series, Addison Wesley Ed., USA. 2009
  • Patterns for Parallel Software Design, Jorge Luis Ortega-Arjona (Wiley)
  • Structured Parallel Programming: Patterns for Efficient Computation, M. McCool, A. D. Robison and J. Reinders (Morgan Kaufmann)
  • The Art of Concurrency “A thread Monkey’s Guide to Writing Parallel Applications”, by Clay Breshears (Ed. O Reilly, 2009)
  • Parallel Scientific Computing in C++ and MPI « A Seamless Approach to Parallel Algorithms and Their Implementation », Karniadakis and Kirby II (Cambridge Press)
  • Parallel And Distributed Computation Numerical Methods, D. P. Bertsekas and J. N. Tsitsiklis (Prentice Hall)
  • An Introduction to High Performance Scientific Computing, Scientific and Engineering Computation Series, Ll. D. Fosdick, E. R. Jessup, C. J. C. Schauble and G. Dmik (MIT Press)
  • The Algorithms Design Manual, S. S. Skiena ( Springer)
  • Algorithms Sequential and Parallel « A Unified Approach » Miller and Boxer (Computing Engineering Series)
  • Parallel Algorithms, Cassanova, Legrand and Robert (Chapman and Hall/CRC)
  • Fundamentals of Multicore Software Development, Ed. Victor Pankratius, Ali-Reza Adl-Tabatabai and Walter Tichy (CRC Press)
  • Introduction to HPC with MPI for Data Science, Frank Nielsen (Springer)
  • Programming Massively Parallel Processors « A Hands-on Approach » , Kirk and Hwu (Nvidia/Morgan Kaufmann)
  • CUDA Application Design and Development, Rob Farber (Nvidia/Morgan Kaufmann)
  • Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers, Hager and Wellein (Chapman and Hall/CRC)
  • Sourcebook of Parallel Computing , Dongarra, Foster, Fox, Groop, Kennedy, Torczon and White (Morgan Kaufmann)
  • CUDA Programming: A Developer's Guide to Parallel Computing with GPUs, S. Cook (Morgan Kaufmann)
  • The CUDA Handbook: A Comprehensive Guide to GPU Programming, N. Wilt (Addison-Wesley)
  • CUDA by Example « An Introduction to General-Purpose GPU Programming » Sanders and Kandrot (Nvidia/Addison Wesley)
  • CUDA Fortran for Scientists and Engineers: Best Practices for Efficient CUDA Fortran Programming, G. Ruetsch and M. Fatica (Morgan Kaufmann/PGI/Nvidia)
  • HPC@Green IT: Green High Performance Computing Methods, R. Gruber and V. Keller (Springer)
  • OpenACC for Programmers: Concepts and Strategies, S. Chandraserkaran and G. Juckeland (Addison-Wesley)
  • OpenACC: Parallel Programming with OpenACC, Edited by Rob Farber (Morgan Kaufmann)
  • High Performance Parallelism Pearls: Multicore and Many-core Programming Approaches, J. Reinders and J. Jeffers (Morgan Kaufmann)
  • OpenMP
  • OpenACC
  • NVIDIA
  • SC3
  • RICAP
  • Computing.llnl.gov
  • SC-Camp

PRESENTACIONES DEL CURSO

CONSULTA A ESTUDIANTES

Debido a las circunstancias actuales, las consultas pueden planificarse de manera asincrónica via correo electrónico, enviando un correo al profesor de la asignatura. En la práctica, via el foro creado para tal fin.