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High performance computing
| Codice: | 532AA | Crediti: | 9 | Semestre: | 1 | Sigla: | HPC | |
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| Settore disciplinare: | INF/01 - Informatica |
Docente
Marco Vanneschi
Tel. 0502212700Obiettivi di apprendimento
Questo corso tratta di due aspetti fortemente interrelati nel campo del calcolo ad alte prestazioni:
- concetti fondamentali e tecniche di strutturazione e progetti di computazioni parallele, metodologie e paradigmi di parallelizzazione, modelli di programmazione parallela, loro implementazione e modelli di costo;
- architetture ad alte prestazioni: multiprocessor a memoria condivisa, multicomputer a memoria distribuita, cluster, ed altre.
Entrambi gli aspetti sono studiati in termini di modelli strutturali, supporti statici e dinamici al modelli di programmazione, valutazione delle prestazioni, capacità di costruire applicazioni complesse e/o piattaforme abilitanti per composizione, anche attraverso esempi di casi applicativi reali. Sono studiate caratteristiche e tendenze tecnologiche, come multi-/many-core e reti ad alte prestazioni.
Una parte iniziale è dedicata a rivedere concetti e tecniche base dello studio strutturato all’architettura degli elaboratori, allo scopo di uniformare diverse preparazioni di base.
Programma
- Computing architecture primer
- Metodologie per strutturare e programmare applicazioni parallele ad alte prestazioni; fondamenti di modelli di costo: metriche, elementi di teoria delle code e reti di code, bilanciamento del carico, ottimizzazioni statiche e dinamiche
- Paradigmi di parallelizzazione: stream-parallel (pipeline, data-flow, farm, divide and conquer, partizionamento funzionale), data-parallel (map, stencil fissi e variabili, reduce, prefix), and loro composizioni
- Meccanismi di cooperazione: comunicazioni dedicate e collettive, oggetti condivisi, strumenti di compilazione, supporti a tempo di esecuzione e loro ottimizzazioni
- Multiprocessor a memoria condivisa. SMP, NUMA, modelli di costo; reti di interconnessione e loro valutazione: reti indirette e multistadio, reti diretti e cubi, fat tree, reti on-chip
- Architetture a memoria distribuita: multicomputer, cluster, piattaforme distribuite eterogenee, reti di comunicazione ad alte prestazioni
- Aspetti avanzati di ricerca e/o tecnologici: multi-/many-core, multithreading simd/vectorizzazione/gpu, calcolo pervasivo ad alte prestazioni.
Modalità di esame
Esame scritto e orale
