|
|
|
||
Poslední úprava: doc. RNDr. Václav Kučera, Ph.D. (12.05.2019)
|
|
||
Poslední úprava: doc. RNDr. Václav Kučera, Ph.D. (12.05.2019)
The main goal of the course is to introduce students to concepts and tools for high-performance computing. A special focus will be on aspects of modern supercomputers, including heterogeneous systems, accelerators, and evaluating the time and energy cost of a specific implementation. Students will gain hands-on experience in parallel programming and be introduced to current research challenges. |
|
||
Poslední úprava: doc. RNDr. Václav Kučera, Ph.D. (29.10.2019)
Studenti budou průběžně řešit domácí úkoly zadávané pravidelně v průběhu semestru (případně zahrnující písemné úkoly, jednoduché programování). Na konci je závěrečná zkouška. |
|
||
Poslední úprava: doc. RNDr. Václav Kučera, Ph.D. (12.05.2019)
T. G. Mattson. Patterns for Parallel Programming, 2004. B. Schmidt, J. Gonzalez-Dominguez, C. Hundt, M. Schlarb. Parallel Programming: Concepts and Practice, 2017. M. J. Quinn. Parallel programming in C with MPI and OpenMP, 2003. B. Barney, Introduction to Parallel Computing, https://computing.llnl.gov/tutorials/parallel_comp/ V. Eijkhout. Introduction to High-Performance Scientific Computing, http://www.tacc.utexas.edu/~eijkhout/istc/istc.html M. McCool, J. Reinders, A. Robison. Structured Parallel Programming: Patterns for Efficient Computation, 2012. D. B. Kirk, W. W. Hwu. Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach, 2016. |
|
||
Poslední úprava: doc. RNDr. Václav Kučera, Ph.D. (29.10.2019)
Závěrečná zkouška bude ústní. Studentům bude položena jedna nebo dvě otázky související s materiálem ze sylabu, který byl zahrnut v přednáškách a cvičeních. |
|
||
Poslední úprava: doc. RNDr. Václav Kučera, Ph.D. (12.05.2019)
1. Parallel architectures 2. Parallel programming models 3. Roofline and parallel performance models 4. Designing parallel programs 5. Research challenges |
|
||
Poslední úprava: doc. RNDr. Václav Kučera, Ph.D. (12.05.2019)
As a preliminary we assume to have basic knowledge of linear algebra as, for example, from the course NMAG101, experience in programming, and familiarity with parallel computing, for example, from the course NMNV532. |