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Academic Year/course: 2023/24

534 - Master's Degree in Informatics Engineering

62222 - High Performance Computing


Syllabus Information

Academic year:
2023/24
Subject:
62222 - High Performance Computing
Faculty / School:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Degree:
534 - Master's Degree in Informatics Engineering
ECTS:
6.0
Year:
1
Semester:
First semester
Subject type:
Compulsory
Module:
---

1. General information

Each student must have achieved the following objectives:

  • Master the concepts and tools that allow them to acquire training as a professional, technologist and researcher in the field of high-performance computing.

  • Have the necessary basic knowledge to use the large facilities and supercomputers resources to solve real-world problems, as well as to perform the analysis and evaluation of the results obtained.

  • To be adequately prepared (having the necessary skills) to join innovation, research and development centres, technology parks, industrial parks, and high-tech centres, which use high-performance computing.

These approaches and objectives are not specifically aligned with the Sustainable Development Goals (SDGs) of the United Nations 2030 Agenda ( https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/).

 

 

2. Learning results

Upon completion of the subject, the student will be able to:

1. Analyse, compare and evaluate different architectures for supercomputing.

2. Define, evaluate and select the most suitable architecture and parallel programming paradigm for the execution of a scientific problem.

3. Compare and evaluate alternatives for the design and implementation of applications for parallel computers with different architectures.

4. Facing emerging architectures

5. Use the appropriate tools for the performance analysis of a supercomputer.

6. Interpret the information provided by the performance analysis tools in supercomputers and infer actions to improve their performance.

7. Know and use fundamental numerical methods for the approximation of solutions to problems in engineering.

8. Develop parallel implementations of the most well-known numerical approximation methods for supercomputing systems.

 

 

3. Syllabus

Block 1: Numerical Simulation

  • Numerical simulation of continuous phenomena

  • Numerical simulation of discrete phenomena

  • Approximations and numerical techniques

 Block 2: Architecture and technology of supercomputers

  • Shared memory multiprocessor systems. Coherence, consistency.

  • Distributed memory multiprocessor systems. Interconnection networks

  • Specific architectures for high performance. Multimedia extensions, GPGPUs

 Block 3: Paradigms of parallel programming

  • Shared memory

    • Automatic parallelization. Help the compiler

    • Manual parallelization: OpenMP

    • Vectorization

  • Distributed Memory: MPI

 Block 4: optimization of parallel programs

  • Optimization techniques

  • Metrics and performance analysis tools in supercomputers

 

4. Academic activities

The subject consists of 6 ECTS which correspond to around 150 hours of student work distributed as follows:

  • Face-to-face activities: 50 h (master class, problem and case solving, laboratory practices and special practices)

  • Completion of practical application or research work: 45 h

  • Theory study: 50 h

  • Assessment tests: 5 h

 

5. Assessment system

In order to pass the subject, the student must demonstrate they has acquired the foreseen learning results by the following assessment activities:

Final written open-response test. (45 %). Learning results: 2, 3, 4, 6, 7 and 8

Delivery of results of the subject practices. (45%). Learning results: 2, 3, 4, 6, 7 and 8

Oral presentations and debates (10%). Learning results: 1, 2, 3, 4, 6 and 8

The student who does not opt for the evaluation procedure described above , does not pass these tests during the teaching period or who would like to improve their grade will be entitled to a global test that will be scheduled within the exam period corresponding to the first or second call.

 

 


Curso Académico: 2023/24

534 - Máster Universitario en Ingeniería Informática

62222 - Computación de altas prestaciones


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
62222 - Computación de altas prestaciones
Centro académico:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Titulación:
534 - Máster Universitario en Ingeniería Informática
Créditos:
6.0
Curso:
1
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
Obligatoria
Materia:
---

1. Información básica de la asignatura

Cada estudiante deberá haber conseguido los siguientes objetivos:

  • Dominar los conceptos y herramientas que le permitan haber adquirido la formación como profesional, tecnólogo e investigador en el campo de la computación de altas prestaciones.
  • Contar con las bases necesarias para hacer uso de los recursos de grandes instalaciones y supercomputadores en la resolución de problemas del mundo real, así como el análisis y evaluación de los resultados obtenidos.
  • Estar adecuadamente preparado (contando con las capacidades necesarias) para incorporarse a centros o departamentos de innovación, investigación y desarrollo, parques tecnológicos, parques industriales, y centros de alta tecnología, que hacen uso de la computación de altas prestaciones.

Estos planteamientos y objetivos no están específicamente alineados con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030 de Naciones Unidas (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/).

2. Resultados de aprendizaje

El alumno deberá ser capaz de:

1. Analizar, comparar y evaluar diferentes arquitecturas para supercomputación

2. Definir, evaluar y seleccionar la arquitectura y el paradigma de programación paralela más adecuados para la ejecución de un problema científico

3. Comparar y evaluar alternativas de diseño e implementación de aplicaciones para computadores paralelos con diferentes arquitecturas

4. Enfrentarse a arquitecturas emergentes

5. Usar las herramientas adecuadas para el análisis de prestaciones de un supercomputador

6. Interpretar la información proporcionada por las herramientas de análisis de prestaciones en supercomputadores e inferir acciones para mejorar su rendimiento

7. Conocer y usar métodos numéricos fundamentales para la aproximación de soluciones de problemas en la ingeniería

8. Desarrollar implementaciones paralelas de los métodos de aproximación numérica más conocidos para sistemas de supercomputación

3. Programa de la asignatura

Bloque 1: Simulación numérica

  • Simulación numérica de fenómenos continuos
  • Simulación numérica de fenómenos discretos
  • Aproximaciones y técnicas numéricas

 Bloque 2: Arquitectura y Tecnología de Supercomputadores

  • Sistemas multiprocesador de memoria compartida. Coherencia, consistencia.
  • Sistemas multiprocesador de memoria distribuida. Redes de interconexión
  • Arquitecturas específicas para alto rendimiento. Extensiones multimedia, GPGPUs

 Bloque 3: Paradigmas de programación paralela

  • Memoria compartida
    • Paralelización automática. Ayuda al compilador
    • Paralelización manual: OpenMP
    • Vectorización
  • Memoria distribuida: MPI

 Bloque 4: Optimización de programas paralelos

  • Técnicas de optimización
  • Métricas y herramientas de análisis de rendimiento en supercomputadores

4. Actividades académicas

La asignatura consta de 6 créditos ECTS que corresponden con 150 horas estimadas de trabajo del alumno distribuidas del siguiente modo:

  • Actividades presenciales: 50 h (Clase magistral, Resolución de problemas y casos, Prácticas de laboratorio y Prácticas especiales)

  • Realización de trabajos de aplicación o investigación prácticos: 45 h
  • Estudio de teoría: 50 h
  • Pruebas de evaluación: 5 h

5. Sistema de evaluación

El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluación:

Prueba final presencial escrita de respuesta abierta. (45%). Resultados de aprendizaje: 2, 3, 4, 6, 7 y 8

Entrega de resultados de las prácticas de asignatura. (45%). Resultados de aprendizaje: 2, 3, 4, 6, 7 y 8

Presentaciones y debates de forma oral (10%). Resultados de aprendizaje: 1, 2, 3, 4, 6 y 8

El estudiante que no opte por el procedimiento de evaluación descrito anteriormente, no supere dichas pruebas durante el periodo docente o que quisiera mejorar su calificación, tendrá derecho a realizar una prueba global que será programada dentro del periodo de exámenes correspondiente a la primera o segunda convocatoria.