-- CimecUser - 2011-09-19

Programa de Doctorado en Ingeniería

Universidad Nacional del Litoral, Argentina

Curso

Cálculo científico con computadoras paralelas

Responsables:

Victorio Sonzogni ( sonzogni (arroba) intec.unl.edu.ar)
Mario Storti ( mstorti (arroba) intec.unl.edu.ar)
Jorge D'Elía ( jdelia (arroba) intec.unl.edu.ar)

Objetivos

El objetivo del curso es brindar una introducción al uso de computadoras paralelas en cálculos científicos. Se considera la codificación o adaptación de algoritmos para procesamiento en paralelo, teniendo en cuenta las diferentes arquitecturas de computadoras paralelas. Se hace énfasis en el trabajo tanto en redes de computadoras (computadoras personales o estaciones de trabajo) como en los denominados clusters de procesadores (grupos de microprocesadores interconectados que pueden ser utilizados como una computadora paralela), ambas opciones disponibles en la Universidad Nacional del Litoral. Se prevén aplicaciones orientadas a problemas de la mecánica estructural y de fluidos.

Contenido

1. Introducción

Motivación. Desafíos actuales en necesidad de cálculo científico. Evolución de las supercomputadoras. Cálculo paralelo. Arquitectura de computadoras paralelas. Criterios de clasificación y taxonomía.

2. Medidas de velocidad de procesamiento

Velocidad de procesamiento. Patrones de comparación (benchmarks). Optimización.

3. Vectorización

Procesadores vectoriales. Programación de computadoras vectoriales.

4. Análisis de algoritmos

Grafos. Análisis de algoritmos secuenciales. Análisis de algoritmos paralelos.

5. Modelos y estrategias de paralelización

Niveles de paralelismo. Modelos de programación paralela. Estrategias de paralelización. Diseño de programas paralelos.

6. Programación en el modelo de memoria compartida

Procesos. Mecanismos de coordinación. Dependencia entre los datos. Granularidad y equilibrio de las tareas. Programación en paralelo en el paradigma de memoria compartida. HPF (High Perfomance Fortran). OMP.

7. Programación en el modelo de memoria local

Comunicación y granularidad. Programas host-node. Programación en paralelo en el paradigma de intercambios de mensajes: PVM (Parallel Virtual Machine) y MPI (Message-Passing Interface), paquetes con "fuentes abiertos" ( open source).

8. Eficiencia de programas paralelos

Speedup y eficiencia. Ley de Amdahl. Factores que influyen en la eficiencia. Sobrecargas por comunicación y coordinación. Fracciones no paralelizables. Redundancia. Desbalanceo.

9. Algoritmos paralelos para álgebra lineal

Bibliotecas de procedimientos para álgebra lineal. Programas paralelos para operaciones matriciales. Otras herramientas.

10. Métodos directos de resolución de sistemas de ecuaciones algebraicas lineales

Programación paralela de métodos directos para sistemas de ecuaciones lineales. Sistemas triangulares. Factorización LU.

11. Métodos iterativos de resolución de sistemas de ecuaciones algebraicas lineales

Métodos iterativos para sistemas de ecuaciones lineales. Método de gradiente conjugado precondicionado. Programación paralela.

12. Métodos de descomposición del dominio

Métodos de descomposición del dominio. Complemento de Schur. Aplicación a la resolución de problemas de elementos finitos. Método del complemento de Schur dual. Estategias para descomponer el domino en subdominios. Criterios de optimización.

13. Paralelización en programas de elementos finitos

Estructura de un programa de elementos finitos. Tareas desacopladas, débilmente acopladas y fuertemente acopladas. Paralelización de programas secuenciales. Escritura de programas paralelos. . Programa PETSc-FEM.

Página Web del Curso

Los alumnos deben registrarse en la página http://venus.ceride.gov.ar/cursos donde se dan informaciones específicas para el año de cursado, y que sirve de comunicación entre la cátedra y los alumnos.

Curso MACI 2015