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Procesamiento de alto rendimiento: optimización y paralelización

DOCENTE RESPONSABLE

Fernando G. Tinetti. Doctor en Informática, Universidad Autónoma de Barcelona. Docente de grado y posgrado Universidad Nacional de La Plata. Investigador. Autor de libros y publicaciones

Mariano Mendez. Magister en Ingeniería de Software. Docente Universidad de Buenos Aires. Investigador.

DESTINATARIOS

Profesionales con área de aplicaciones en cómputo intensivo, cómputo científico. Investigadores con necesidades de utilización y aplicación de cómputo de alto rendimiento. Profesionales interesados en la temática.

REQUISITOS

Título de grado Universitario de carreras afines

FUNDAMENTACIÓN

El avance de la tecnología y las arquitecturas de procesamiento no siempre ha sido acompañado por la capacitación de especialistas y la generación de herramientas adecuadas para explotar al máximo las capacidades de procesamiento de los sistemas de cómputo disponibles actualmente. Este curso se propone analizar y elaborar sistemas metodológicos de optimización y paralelización a los fines de maximizar la utilización de todas las capacidades de procesamiento en las computadoras actuales.

OBJETIVOS

  • Elaborar una metodología de análisis de aplicaciones que son proclives a ser optimizadas
  • Proveer las herramientas disponibles para identificar el o los problemas de penalización de rendimiento de cómputo
  • Exponer las técnicas más utilizadas y exitosas de optimización
  • Identificar las formas de procesar en paralelo de acuerdo a la arquitectura paralela disponible.

PROGRAMA

I Evolución de los sistemas de cómputo intensivo. Clasificaciones y análisis. Características de las arquitecturas orientadas a optimización de cómputo.
II Impacto del subsistema de memoria en el rendimiento del sistema de cómputo completo: evolución, alternativas arquitecturales, jerarquía. Funcionamiento de memoria cache: alternativas de diseño.
III Aplicaciones científicas y análisis de rendimiento. Definición y análisis de rendimiento.
IV Optimización, técnicas, análisis de mejoras obtenidas, análisis de costo/rendimiento de las optimizaciones, relación de rendimiento con APIs para problemas de cómputo.
V Paralelización. Definiciones asociadas, niveles o tipos de paralelización, lenguajes y APIs disponibles. Bibliotecas y evaluaciones en casos concretos.

BIBLIOGRAFÍA

– D. H. Bailey, R. F. Lucas, S. Williams, “Performance Tuning of Scientific Applications”, CRC Press, Nov. 2010.
– J. L. Baer “Microprocessor Architecture: From Simple Pipelines to Chip Multiprocessors”, Cambridge University Press, Dec. 2009.
– J. Hennessy, D. Patterson, Morgan Kaufmann Publishers “Computer Architecture: A Quantitative Approach”, 5 Ed., Inc. 2012.
– J. Kurzak, D. A. Bader, J. Dongarra, “Scientific Computing with Multicore and Accelerators”, CRC Press, Dec. 2010.
– J. Levesque, G. Wagenbreth, Chapman and Hall “High Performance Computing: Programming and Applications”, CRC, Dec. 2010.
– Reportes técnicos y artículos publicados en congresos y revistas.

CARGA HORARIA

30 horas

CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES

Fecha inicio: 7 de Mayo
Presencial: Jueves 7 y viernes 8 de mayo, de 9 a 12 y de 16 a 19 horas
Semipresencial: desarrollo de trabajos individuales a distancia
Sede Junín

MODALIDAD DEL CURSO

Semipresencial
El desarrollo incluirá práctica intercalada con explicaciones conceptuales. Eventualmente, las prácticas concluirán con elaboración de conclusiones por parte de los estudiantes
En la última clase se presentarán las posibilidades de desarrollo/temas de los trabajos individuales para la aprobación del curso.
Durante el desarrollo de los trabajos individuales, se podrán acordar sesiones de chat y videoconferencias, así como también se podrán realizar consultas por correo electrónico.

MODALIDAD DE EVALUACIÓN

Trabajo individual
El Trabajo de aprobación consistirá en el desarrollo de un ejemplo (reducido pero representativo de cómputo de alto rendimiento) particular, con el análisis correspondiente en un informe a ser entregado junto con el código fuente implementado y los resultados obtenidos.

INFORMES

Por mail a: cursosposgrado@unnoba.edu.ar
Teléfonos: 0236-4407750 (interno 12500) – Junín | 02477-409500 (interno 21201) – Pergamino