Programování v paralelním prostředí - NPRG042

• Anglický název: Programming in Parallel Environment
• Zajišťuje: Katedra softwarového inženýrství (32-KSI)
• Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
• Platnost: od 2024
• Semestr: letní
• E-Kredity: 6
• Rozsah, examinace: letní s.:2/2, KZ [HT]
• Počet míst: neomezen
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: vyučován
• Jazyk výuky: čeština
• Způsob výuky: prezenční
• Způsob výuky: prezenční
• Další informace: https://www.ksi.mff.cuni.cz/teaching/nprg042-web/
• Garant: doc. RNDr. Martin Kruliš, Ph.D.
• Třída: Informatika Mgr. - Softwarové systémy
• Kategorizace předmětu: Informatika > Programování
• Je prerekvizitou pro: NPRG058

Anotace

čeština

Vícejádrové procesory přináší možnost provádět paralelní výpočty i na běžných počítačích. Implementace aplikací využívajících paralelní výpočty je netriviální záležitostí. Cílem předmětu je proto seznámit studenty teoreticky i prakticky se současně používanými softwarovými technologiemi pro zápis paralelních algoritmů, naučit studenty ladit paralelní programy a v neposlední řadě naučit studenty ladit výkon paralelních programů.

Poslední úprava: T_KSI (19.04.2007)

angličtina

Multi-core processors yield the possibility making parallel computations on standard computers. Implementing an application using parallelisms is a nontrivial matter. The goals of the course are an theoretical and practical introduction to contemporary software technologies used for parallel programming, practically debugging parallel programs, and practically tuning parallel program performance.

Poslední úprava: T_KSI (19.04.2007)

Podmínky zakončení předmětu

čeština

Studenti vypracují 5 domácích úloh z vybraných technologií pro paralelní a distribuované výpočty. Každá úloha bude obodována 0-4 body v závislosti na dosaženém zrychlení vůči referenční sériové verzi řešení. Výsledná známka ze zkoušky odpovídá součtu získaných bodů:

12 a více - výborně

9-11 - velmi dobře

6-8 - dobře

méně než 6 - neprospěl

Zápočet student získá za aspoň 5 bodů, kde je nutné mít z každé úlohy aspoň jeden bod.

Další podrobnosti na stránce předmětu.

Poslední úprava: Yaghob Jakub, RNDr., Ph.D. (25.02.2020)

angličtina

Students will elaborate 5 homeworks from selected technologies for parallel and distributed computing. Each task will be scored 0-4 points depending on the speedup achieved against the reference serial version of the solution. The final grade from the exam corresponds to the sum of points obtained:

12 and over - excellent

9-11 - very well

6-8 - well

less than 6 - failed

Credit is obtained for at least 5 points, where it is necessary to have at least one point from each homework.

More details on the course page.

Poslední úprava: Yaghob Jakub, RNDr., Ph.D. (25.02.2020)

Literatura

A. Grama, A. Gupta, G. Karypis, V. Kumar: Introduction to Parallel Computing, Second Edition, Addison Wesley, 2003

C. Hughes, T. Hughes: Parallel and Distributed Programming Using C++, Addison Wesley, 2003

B. Lewis, D.J. Berg: PThreads Primer: A Guide to Multithreaded Programming, Sun Soft Press, 1996

G.E. Karniadakis, R.M. Kirby II: Parallel Scientific Computing in C++ and MPI: A Seamless Approach to Parallel Algorithms and their Implementation, Cambridge University Press, 2003

M. McCool, A.D. Robison, J. Reinders: Structured Parallel Programming, Morgan Kaufmann Publishers, 2012

Intel Threading Analysis Tools, www.intel.com

Intel Cluster Tools, www.intel.com

OpenMP, www.openmp.org

Poslední úprava: Yaghob Jakub, RNDr., Ph.D. (18.09.2013)

Sylabus

čeština

• Teoretický úvod do paralelních algoritmů

• Lock-free algoritmy a datové struktury

• Návrhové vzory paralelního programování

• Paralelizace v programovacích jazycích (C++, OpenMP, Threading Building Blocks)

• Distribuované výpočty v clusteru (MPI)

• Výpočty na koprocesorech (OpenCL, Intel Xeon Phi)

Poslední úprava: Yaghob Jakub, RNDr., Ph.D. (22.04.2016)

angličtina

• A theoretical introduction to parallel algorithms

• Lock-free algorithms and data structures

• Design patterns in parallel programming

• Parallelization in programing languages (C++, OpenMP, Threading Building Blocks)

• Distributed computing in clusters (MPI)

• Computing on coprocessors (OpenCL, Intel Xeon Phi)

Poslední úprava: Yaghob Jakub, RNDr., Ph.D. (22.04.2016)