С 22 по 23 апреля в Ресурсном центре "Вычислительный центр СпбГУ" под руководством сотрудников компании Softline будет проходить курс по параллельным вычислениям в MATLAB. 

Параллельные вычисления в MATLAB представляет собой 2-дневный курс включающий в себя инструменты и методы распределения кода и написания параллельных алгоритмов в MATLAB. Курс показывает как использовать Parallel Computing Toolbox для увеличения, как скорости, так и масштаба существующего кода. Слушатели курса, которые работают с длительными симуляциями или большими наборами данных, получат дополнительную выгоду от практических демонстраций и упражнений в данном курсе.

Предварительная подготовка

Курс Основы работы в MATLAB или аналогичных опыт.

Чему вы научитесь Работа с MATLAB pool.

• Ускорение вычислений.
• Программирование параллельных задач.
• Работать с большими массивами данных.
• Увеличение масштаба с помощью множественных систем.
• Установка и устранение неполадок (опционально)
• Планировщики (опционально)

Предварительная программа курса

Модуль 1. Введение.

• Краткий обзор The MathWorks и MATLAB.
• Обсуждение материалов курса, рабочей среды и логистики.
• Обзор основных тем курса.

Модуль 2. Работа с MATLAB pool.

В этом модуле представлен параллельный подход к работе кода MATLAB через использование нескольких сеансов MATLAB. Выделяются интерактивные методы прототипирования в параллельной среде. Также в данном модуле вводятся несколько новых идей, которые планируется изучить в процессе обучения.

• Оценка производительности.
• Распространение кода. 
• Дополнительные сессии MATLAB.
• Параллельные операторы for-loop.
• Оценка ускорения.
• Использование оборудования.
• Запуск в пакетном режиме.

Модуль 3. Ускорение вычислений.

В данном модуле описаны основные этапы выполнения параллельных вычислений в пакетной среде. Акцент делается на взаимодействие с различными объектами Parallel Computing Toolbox для создания и выполнения заданий, которые выполняются пакетно.

• Терминология.
• Планировщики.
• Пользовательские конфигурации.
• Иерархия объектов.
• Создание работ.
• Оценка производительности.

Модуль 4. Программирование параллельных задач.

В этом модуле определены важные подходы для программирования  заданий параллельной задач, включающие задачи декомпозиции и разделенного ввода. Благодаря практическим примерам, слушатели исследуют различные методы, которые  обычно используют для увеличения скорости.

• Декомпозиция задачи параллельных вычислений.
• Параллельное чтение из файлов.
• Разделенный ввод. 
• Объединение вызовов. 
• Файлы, отображенные в памяти. 
• Рассмотрение parfor-циклов.
• Приложения с параллельными данными и параллельными задачами.

Модуль 5. Работа с большими наборами данных.

В этом модуле рассматриваются работы с массивами в параллельной среде, с акцентом на параллельные алгоритмы. Ключевыми темами будут распределение больших массивов данных между множественными сеансами MATLAB, а также одновременное выполнение одинаковых ключевых операций на различных частях данных. Эта глава заканчивается запуском прототипа кода в параллельном пакетном режиме.

• Терминология параллельных вычислений.
• Типы массивов.
• Смешанные  массивы.
• Распределенные массивы.
•  Создание распределенных массивов.
•  Использование распределенных массивов.
• Индексация в распределенных массивах.
• Запуск в пакетном режиме.

Модуль 6. Программирование параллельных данных.

В этом модуле рассматриваются важные аспекты программирования параллельных работ. Кроме того, этот модуль знакомит использованием коммуникационных возможностей в параллельных работах для создания специальных архитектур для решения конкретных типов параллельных задач.

• Message Passing Interface (MPI). 
• Отправка / получение данных.
• Коллективное общение.
• Глобальные операции.
• Параллельные модели.
• Тупики.
• Синхронизация.
• Параллельные топологии.
• Систолические архитектуры.

Модуль 7. Увеличение масштаба с помощью множественных систем.

Этот модуль демонстрирует инструменты для объединения потенциала множественных систем в сети для выполнения кода. Уделяется внимание приемам работы с разнородными системами, а также специальным функциям, доступные в полной кластерной системе.

• Компоненты системы.
• Доступ к другим планировщикам.
• Планировщики.
• Динамическое лицензирование.
• Зависимость файлов и путей.
• Состояния работ и задач.
• Функции вызовов.
• Динамически распределенные приложения.
• Разработка / отладка процесса.
• Проблемы производительности.

Модуль 8. Установка и устранение неполадок (дополнительно).

Этот модуль ориентирован на системных администраторов и лиц, ответственных за установку и техническое обслуживание кластера. В этом модуле рассматривается установка продукта, а также рекомендации  по тестирования и устранению неполадок.

• Варианты установки.
• Установка и запуск MDCE сервисов.
• Начало работы с Job Manager.
• Запуск работников.
• Выход из системы.
• Дополнительные опции установки.
• MDCE по умолчанию.
• Пользовательские конфигурации.
• Тестирование и поиск неисправностей.

Модуль 9. Планировщики (дополнительно)

В этом модуле описывается использование различных  планировщиков в рамках распределенной вычислительной среды. Преимущества и недостатки планировщиков, дополнительные шаги интеграции, ключевые компоненты.

• Обзор планировщиков.
•  Сторонние планировщики.
•  Пользовательские конфигурации.
•  Функция Submit.
•  Функция Decode.
•  Подтверждение работ.

Курс подготовлен и читается специалистами Учебного центра Softline

Важная информация

Слушатели должны обладать базовыми навыками программирования в MATLAB.

Срок подачи заявлений на участие: до 11 апреля 2013г включительно.

Участие бесплатное.

Место проведения занятий: РЦВЦ,  Ст. Петергоф, ул. Ульяновская, дом 1 (Здание НИИ физики), первый этаж, помещение 116.

Контактное лицо: Николай Южанин yuzhanin@cc.spbu.ru ,+7(812)428-46-83