Programación paralela y distribuida y su aplicación en distintas áreas de investigación. Uso del supercomputador de la UCA

El principal objetivo de SC-Camp es acercar a los estudiantes a la Computación de Altas Prestaciones y a su aplicación en la resolución de problemas con grandes requisitos de cómputo. A continuación relacionamos algunos objetivos destacables:

- Tener una visión general del estado actual del campo de la Computación de Altas Prestaciones.

- Conocer las líneas de investigación relacionadas con la Computación de Altas Prestaciones.

- Comprender el ámbito de la Computación de Altas Prestaciones dentro de la Ingeniería Informática, los distintos campos científicos en que puede ser aplicada y dentro de los perfiles profesionales.

- Conocer las librería MPI y OpenMP, y ser capaz de utilizarlas para construir aplicaciones paralelas y distribuidas sobre distintas plataformas hardware.

- Saber diseñar algoritmos paralelos y paralelizar códigos secuenciales existentes, comprendiendo las distintas partes en que puede ser descompuesto un problema.

- Saber depurar y obtener medidas de prestaciones y rendimientos de un algoritmo paralelo, así como determinar las hipotéticas sobrecargas o cuellos de botella.

- Aprender a sacar el máximo rendimiento del super-computador de la UCA.

SC-Camp se centra en los siguientes temas:

- Sistemas distribuidos Grid/Cluster/Cloud/Volunteer Computing

- Programación paralela distribuida con MPI

- Programación paralela en memoria compartida con OpenMP

- Aceleradores: GPUs con CUDA, XeonPhi

- Depuración y optimización del rendimiento

- Análisis de datos con R

- Programación y gestión de recursos/tareas

- Big data

Al finalizar el curso, los alumnos adquirirán, entre otras, las siguientes competencias:

- Capacidad para definir, evaluar y seleccionar plataformas hardware y software para el desarrollo y la ejecución de sistemas, servicios y aplicaciones informáticas de altas prestaciones.

- Capacidad para captar la esencia de los problemas complejos, consiguiendo una capacidad de abstracción que permita construir modelos de simulación en base a unos objetivos específicos.

- Capacidad para comprender y aplicar conocimientos avanzados en Computación de Altas Prestaciones en función de la naturaleza del problema a resolver.

- Capacidad para enfrentarse a arquitecturas emergentes. 

- Capacidad para evaluar la eficiencia de diferentes implementaciones informáticas.

- Capacidad para integrarse en la operativa diaria de un departamento de aplicaciones en el marco de un centro de Computación de Altas Prestaciones.

- Capacidad para trabajar tanto en equipo como de manera autónoma en un entorno multilingüe y multidisciplinar.

- Charlas plenarias por profesionales de empresas de reconocido prestigio en el sector.

- Clases magistrales. 

- Clases de laboratorio para asimilar los conceptos aprendidos.

- Resolución de problemas prácticos propuestos por el profesor.

- Competición final entre los alumnos para la evaluación.

Curso dirigido a estudiantes de máster o de doctorado en el campo de las Ciencias de la Computación o cualquier otro campo que requiera el uso de computación de alto rendimiento (física, ciencias de los materiales, biología, bioinformática, finanzas, matemáticas, etc.).

Los alumnos realizarán una preinscripción, en las que se les preguntará sobre sus conocimientos de informática, de programación, de paralelismo, y el área en el que investigan.

- Asistencia

- Entrega de los trabajos prácticos encomendados

- Realización de un proyecto para la evaluación de los conocimientos adquiridos. Se realizará a modo de concurso, siendo el ganador aquel estudiante cuyo programa resuelva el problema planteado en un menor tiempo.

 - Hennessy, J. L., & Patterson, D. A. (2011). Computer architecture: a quantitative approach. Elsevier.

- Farber, R. (2011). CUDA application design and development. Elsevier.

- Pacheco, P. S. (1997). Parallel programming with MPI. Morgan Kaufmann.

- Butenhof, D. R. (1997). Programming with POSIX threads. Addison-Wesley Professional.

- Coulouris, G. F., Dollimore, J., & Kindberg, T. (2005). Distributed systems: concepts and design. pearson education.

- Kumar, V., Grama, A., Gupta, A., & Karypis, G. (1994). Introduction to parallel computing: design and analysis of algorithms (Vol. 400). Redwood City: Benjamin/Cummings.

- Chandra, R. (2001). Parallel programming in OpenMP. Morgan Kaufmann.