12463

Подготовка специалистов в области высокопроизводительных вычислений на базе межуниверситетской инновационной учебно-исследовательской лаборатории InterUniLab

Научная статья

Информатика, кибернетика и программирование

Подготовка специалистов в области высокопроизводительных вычислений на базе межуниверситетской инновационной учебноисследовательской лаборатории InterUniLab А.С. Абрамова Н.А. Шехунова А.В. Бухановский Аннотация Рассматриваются особенности разработки учебномето

Русский

2013-04-27

66 KB

0 чел.

Подготовка специалистов в области высокопроизводительных вычислений на базе межуниверситетской инновационной учебно-исследовательской лаборатории InterUniLab*

А.С. Абрамова, Н.А. Шехунова, А.В. Бухановский

Аннотация

Рассматриваются особенности разработки учебно-методического комплекса «Высокопроизводительные вычисления» на основе модульного и компетентностного подходов, ориентированных на слушателей-магистров по специализации «Разработка программного обеспечения» Санкт-Петербургского Государственного университета информационных технологий, механики и оптики. Самостоятельная работа в рамках комплекса ориентирована на участие в учебно-исследовательских проектах, выполняемых в межуниверситетской учебно-исследовательской лаборатории InterUniLab.

Введение

Современный этап развития высокопроизводительных вычислительных технологий характеризуется: широким распространением многоядерных компьютерных архитектур, удешевлением и доступностью кластерных систем на основе стандартных комплектующих, развитием технологий распределенных вычислений, в том числе, Грид [1]. Это требует модификации и развития соответствующих учебных комплексов. Недостаточное внимание сейчас уделяется системному подходу к параллельному математическому и программному обеспечению, как совокупности математических моделей, методов их реализации, параллельных алгоритмов, технологий программирования, тестирования и верификации параллельных программ, хотя именно такой путь позволяет строить эффективные параллельные алгоритмы и проектировать надежные программные системы на их основе [2].

Так как Россия в 2003 году присоединилась к Болонскому процессу, новые УМК должны разрабатываться в соответствии с требованиями, предъявляемыми Европейским союзом. Это позволит включить российские учебные курсы в европейскую систему образования. Главной проблемой перехода к новой системе образования, вызывающей полемику, является переход от квалификационного подхода к компетентностному,  а также модульная структура обучения.

Преподавание высокопроизводительных вычислений (High Performance Computing, HPC), как дисциплины из области компьютерных наук, требует серьезной материальной и информационной базы. HPC быстро развивается, что приводит к необходимости постоянного обновления учебных материалов, которые должны в общем случае содержать мультидисциплинарные сведения (архитектура ЭВМ, теория построения алгоритмов, технологии программирования, коммуникационные технологии и пр.). Требования к педагогическому процессу в области высокопроизводительных вычислений, такие как направленность на конкретный результат образования и гибкость, дают право описать его в виде функциональной системы. Описание педагогического процесса в виде функциональной системы дает возможность эффективно управлять этим сложным процессом [3].

1. Разработка курса

Курс «Конструирование и анализ параллельных алгоритмов» разбит на модули: проектирование параллельных алгоритмов, проектирование параллельных программ, прикладные параллельные алгоритмы. По окончании курса студент должен уметь: строить эффективные параллельные алгоритмы, применительно к конкретной вычислительной архитектуре, уметь оценивать и моделировать параллельную производительность алгоритма для определенной вычислительной архитектуры, выбирать алгоритмы для решения поставленной задачи, выбирать технологии параллельного программирования для решения поставленной задачи, реализовывать ПО с помощью технологий параллельного программирования, оценивать эффективность работы параллельной программы и формулировать рекомендации по ее модификации.

Курс «Технологии распределенный вычислений и систем» разбит на 5 модулей: основные виды распределенных вычислительных архитектур, концепция и модели Грид, проектирование приложений для распределенных вычислительных архитектур, разработка приложений в peer-to-peer-системах, разработка приложений в современных Грид-системах. По окончании курса студенты должны уметь выбирать оптимальный способ организации распределенной вычислительной системы, классифицировать распределенные вычислительные архитектуры, оценивать и моделировать параллельную производительность распределенной вычислительной системы, выбирать вычислительную систему для решения поставленной задачи, выбирать программный инструментарий для решения поставленной задачи, пользоваться программным инструментарием распределенных вычислительных систем, разрабатывать эффективное программное обеспечение для распределенный вычислительных систем.

В методическое обеспечение курса входит виртуальная лаборатория, которая формируется на базе разрабатываемых лабораторных работ. Лабораторные работы посвящены построению и оптимизации параллельных алгоритмов: метод Монте-Карло вычисления интегралов, решение систем линейных алгебраических уравнений методом Монте-Карло, генетический алгоритм (глобальная оптимизация), численное интегрирование (квадратуры), поиск на графах, умножение матриц, метод конечных элементов, параллельное LU-разложение.

2. Работа студентов

Самостоятельная работа студентов в рамках данных курсов ориентирована на участие в учебно-исследовательских проектах, выполняемых в межуниверситетской инновационной учебно-исследовательской лаборатории InterUniLab. InterUniLab создана совместной инициативой Санкт-Петербургских университетов — Санкт-Петербургского Государственного политехнического университета, СПбГУ ИТМО, Санкт-Петербургского Государственного университета авиаприборостроения и др. — и Фондом содействия развитию малых предприятий в научно-технической сфере при поддержке глобальных IT-компаний, таких как Intel, Microsoft, Cadence. Одной из ее задач является подготовка квалифицированных кадров в области критических технологий (в том числе, технологии распределенных вычислений и систем, высокопроизводительные вычисления) путем вовлечения слушателей в практическую реализацию мотивационных (курсовых) проектов — индивидуального или в составе рабочей группы. Мотивационный проект ориентирован на разработку математического обеспечения высокопроизводительных вычислений в определенной предметной области. Слушателям на выбор будут предложены задачи из области гидрометеорологии, экологии, биомедицины, физики плазмы, технической диагностики и управления подвижными техническими объектами, основанные на реальных массивах данных.

УМК «Высокопроизводительные вычисления» в СПбГУ ИТМО в настоящий момент находится в состоянии разработки. Однако отдельные его элементы уже прошли апробацию в рамках летних и зимних школ Intel (2006, 2007 гг.), а также в плановом учебном процессе СПбГУ ИТМО. Ввод УМК в опытную эксплуатацию планируется в осеннем семестре 2008 г.

Список литературы

  1.  Defining the Grid — a snapshot of the current view // H. Stockinger, 2006 ( www.gridclub.ru)
  2.  Гергель В.П., Стронгин Р.Г. Основы параллельных вычислений для многопроцессорных вычислительных систем. – Н.Новгород, ННГУ, 2001
  3.  Анохин П.К. Принципиальные вопросы общей теории функциональных систем. — М, 1973

* Работа выполняется при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ в рамках приоритетного национального проекта «Образование».


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

11747. Работа в составе бригады 42 KB
  Лабораторная работа №10. Работа в составе бригады. Цель: научиться коллективно обрабатывать разрабатывать отлаживать программные продукты. Ход работы Разработать программу выполняющую вычислительные действия над комплексными числами . var Form1: TForm1; ...
11748. Научиться пользоваться системой отладки 14.07 KB
  Лабораторная работа № 7. Автоматизированное тестирование. Цель: научиться пользоваться системой отладки. Выполнил: Романов П.Н. Группа: 091ПО Преподаватель: Кашталинская И.А. Дата: 30.11.12 Ход работы: Задание № 1. Составить программу вычислени
11749. Работа с БД. Создание сложных запросов 1.04 MB
  Лабораторная работа №4 Тема: Работа с БД. Создание сложных запросов Теоретический материал Современные информационные системы основанные на концепции интеграции данных характеризуются огромными объемами хранимых данных сложной организацией необходимостью у
11750. СИНТЕЗ І АНАЛІЗ ОПЕРАЦІЙНОГО ПІДСИЛЮВАЧА З КОРЕКТУЮЧИМ ЗВОРОТНІМ ЗВ’ЯЗКОМ 366.29 KB
  ЛАБОРАТОРНА РОБОТА № 1CУ СИНТЕЗ І АНАЛІЗ ОПЕРАЦІЙНОГО ПІДСИЛЮВАЧА З КОРЕКТУЮЧИМ ЗВОРОТНІМ ЗВЯЗКОМ Цель работы: исследование процедур синтеза операционного усилителя оу с корректирующей обратной связью и анализа его характеристик методами теории автоматич...
11751. КОМБІНОВАНЕ РЕГУЛЮВАННЯ ЛІНІЙНИМ ОБ’ЄКТОМ 411.96 KB
  ЛАБОРАТОРНА РОБОТА № 2CУ КОМБІНОВАНЕ РЕГУЛЮВАННЯ ЛІНІЙНИМ ОБЄКТОМ Цель работы: исследование качества регулирования комбинированной системой автоматического регулирования САР линейным объектом. Рис.1 Имитационная модель системы автоматического регули
11752. ПІД-РЕГУЛЮВАННЯ НЕЛІНІЙНИМ ОБ’ЄКТОМ 83.9 KB
  В данной лабораторной работе был рассмотрен пропорциональный интегрально-дифференциальный регулятор. При моделировании ПИД регулятора было установлено, что заданные по варианту параметры регулятора приводят к ухудшению переходной характеристики объекта регулирования.
11753. НЕЧІТКЕ РЕГУЛЮВАННЯ РІВНЯ ВОДИ У ТАНКУ 81.32 KB
  ЛАБОРАТОРНА РОБОТА № 5CУ НЕЧІТКЕ РЕГУЛЮВАННЯ РІВНЯ ВОДИ У ТАНКУ Цель работы: исследование эффективности использования нечеткого регулятора в системе управления линейным объектом. Рис.1 Уровень жидкости в цистерне при синусоидальном управлении при задан
11754. НЕЙРОМЕРЕЖЕВЕ СЛІДКОВЕ КЕРУВАННЯ МАНІПУЛЯТОРОМ РОБОТА 63.05 KB
  ЛАБОРАТОРНА РОБОТА № 6CУ НЕЙРОМЕРЕЖЕВЕ СЛІДКОВЕ КЕРУВАННЯ МАНІПУЛЯТОРОМ РОБОТА Цель работы: исследование эффективности использования нейросетевых регуляторов для управления манипулятором робота. Рис.1 Движения манипулятора при необученной сети и задан
11755. Изучение лабораторного оборудования и методики выполнения лабораторных работ 593 KB
  Изучение лабораторного оборудования и методики выполнения лабораторных работ Методические указания по выполнению лабораторной работы Изучение лабораторного оборудования и методики выполнения лабораторных работ по дисциплине Теория автоматического управлени