Visoko zmogljivo računanje

Pogojev za vključitev v delo ni.

Vzporedno in porazdeljeno računanje. Vzporedne arhitekture. Dostop do pomnilnika. Zrnjavost. Topologije.
Sodobne vzporedne arhitekture. Večprocesorski sistemi. Večračunalniški sistemi. Grafične kartice. Koprocesorji. Vezja FGPA, heterogeni sistemi.
Vzporedni programski jeziki in okolja. OpenMP. MPI. OpenCL. MapReduce.
Paralelni algoritmi. Analiza in programiranje. Podatkovni in funkcijski paralelizem. Cevovod. Raztegljivost. Načini programiranja. Strategije. Analiza pohitritev. Implementacija tipičnih algoritmov. Izbira primerne arhitekture.
Zmogljivost paralelnih sistemov. Uravnavanje obremenitve. Razporejanje opravil. Stroški komunikacije. Vpliv predpomnilnika. Prostorska in časovna lokalnost. Energijska učinkovitost.
Uporaba nacionalne infrastrukture za visoko zmogljivo računanje.
Izbrane napredne in aktualne teme s področja visoko zmogljivega računanja.

• Introduction to High Performance Scientific Computing, by V. Eijkhout et al. (Creative Commons, 2015)
• P.S. Pacheco. An Introduction to Parallel Programming, 2nd Edition, Morgan Kaufman, 2011.
• M. J. Quinn. Parallel Programing in C with MPI and OpenMP. Mc Graw Hill, 2003.
• B.R. Gaster et. al. Heterogeneous computing with OpenCL. Morgan Kaufmann, 2013.
• G. Couloris et al. Distributed Systems: Concepts and Design. Pearson, 2012.

Pridobiti teoretično in praktično znanje s področij vzporednih in porazdeljenih sistemov, paralelnega programiranja in procesiranja, ki je potrebno za učinkovitejše izvjanje izbranega problema z uporabo moderne strojne opreme in ustreznih orodij.
Zmožnost učinkovite paralelizacije problema s področja znanosti in tehnike, vključujoč analizo problema, izbiro primerne strojne opreme in pravega programskega pristopa.
Pridobiti znanje za delo na nacionalni infrastrukturi za visoko zmogljivo računanje.

Po uspešno zaključenem predmetu naj bi bili študentje zmožni:
• Zasnovati programe za moderne paralelne računalniške arhitekture.
• Izbrati primerno strojno opremo za pohitritev izbranega algoritma.
• Narediti preformančno analizo programske kode.
• Identificirati dele programske kode, ki jih je smiselno pohitriti.
• Uporabiti nacionalno infrastrukturo za visoko zmogljivo računanje.
• Povezati teorijo vzporednih in porazdeljenih sistemov s prakso.

Predavanja, vaje, domače naloge, projekt.

Sprotno preverjanje (domače naloge in projektno delo)
Končno preverjanje (ustni izpit)
Ocene: 6-10 pozitivno, 5 negativno (v skladu s Statutom UL).

• SILVA, Catarina, LOTRIČ, Uroš, RIBEIRO, Bernardete, DOBNIKAR, Andrej. Distributed text classification with an ensemble kernel-based learning approach. IEEE trans. syst. man cybern., Part C Appl. rev., May 2010, vol. 40, 287-297
• LOTRIČ, Uroš, BULIĆ, Patricio. Applicability of approximate multipliers in hardware neural networks. Neurocomputing, 2012, vol. 96, 57-65
• CANKAR, Matija, ARTAČ, Matej, ŠTERK, Marjan, LOTRIČ, Uroš, SLIVNIK, Boštjan. Co-allocation with collective requests in grid systems. Journal for universal computer science, 2013, vol. 96, 282-300
• SLUGA, Davor, CURK, Tomaž, ZUPAN, Blaž, LOTRIČ, Uroš. Heterogeneous computing architecture for fast detection of SNP-SNP interactions. BMC bioinformatics, 2014, vol. 15, 1-16
• LOTRIČ, Uroš, BULIĆ, Patricio. Logarithmic arithmetic for low-power adaptive control systems. Circuits Systems and Signal Processing, 2017, vol. 36, 3564-3584
Celotna bibliografija: / Full bibliograpy:
http://sicris.izum.si/search/rsr.aspx?lang=slv&id=9241.