Аннотация примерной программы учебной дисциплины б 9 «История и методология прикладной математики» Цели и задачи дисциплины
Скачать 2.36 Mb.
|
Формы текущего контроля успеваемости студентов: тестирование, защита лабораторных работ Форма промежуточной аттестации: зачет. Общая трудоемкость дисциплины – 2 зачетные единицы (72 часа) Аннотация примерной программы учебной дисциплины Б.2.16 «Параллельная обработка данных» Цели и задачи дисциплины Целью изучения дисциплины является обучение основным методам и приемам параллельной обработки информации, архитектуре параллельных вычислительных систем, методам распараллеливания вычислений, технологиям параллельного программирования, применению языков параллельного программирования для решения практических задач. является формирование у будущих системных программистов фундаментальных знаний в области технологии параллельного программирования, ознакомление с проблематикой параллельных вычислительных систем, а также с методами и оценками их производительности. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата Дисциплина «Технологии параллельного программирования» относится к дисциплинам по выбору математического и естественнонаучного цикла. Для освоения дисциплины студенты используют знания, умения, навыки, сформированные в процессе изучения предметов «Основы информатики», «Алгоритмы и алгоритмические языки», «Языки и методы программирования». Освоение данной дисциплины является основой , последующего прохождения практики, подготовки к итоговой государственной аттестации. Формируемые компетенции: ОК-11 способность владения навыками работы с компьютером как средством управления информацией. Знать: профессиональные приёмы работы с компьютером для решения задач в области вычислительных систем и параллельной обработки данных. Уметь: применять навыками работы с компьютером для решения задач организации параллельной обработки информации. Владеть: навыками работы с компьютером как средством управления информацией для решения задач параллельной обработки данных ОК-14 способность использовать в научной и познавательной деятельности, а также в социальной сфере Знать: современные способы и средства приобретения с помощью информационных технологий новых знаний и умений и использования их в сфере параллельной обработки данных профессиональные навыки работы с информационными и компьютерными технологиями Уметь: приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения в сфере параллельной обработки данных Владеть: профессиональными навыками работы с информационными и компьютерными технологиями в научной и познавательной деятельности в сфере параллельной обработки данных ПК-2 способность приобретать новые научные и профессиональные знания, используя современные образовательные и информационные технологии; Знать: о способах приобретения новой информации в сфере параллельной обработки данных, используя современные информационные технологии Уметь: использовать возможности информационной среды в области концептуальных решений организации параллелелизма обработки информации Владеть: методами приобретения новой научной информации в сфере параллельной обработки данных с помощью современных информационных технологий ПК-9 способность решать задачи производственной и технологической деятельности на профессиональном уровне, включая разработку алгоритмических и программных решений в области системного и прикладного программирования Знать: задачи производственной и технологической деятельности на профессиональном уровне в области параллельных вычислительных систем и параллельной обработке информации Уметь: решать задачи разработки алгоритмических и программных решений для параллельной обработки информации с помощью многопроцессорных вычислительных систем Владеть: способностью решать задачи производственной и технологической деятельности в области параллельной обработки информации с помощью многопроцессорных вычислительных систем ПК-10 способность применять в профессиональной деятельности современные языки программирования и языки баз данных, операционные системы, электронные библиотеки и пакеты программ, сетевые технологии Знать: современные языки программирования и языки баз данных, операционные системы, электронные библиотеки и пакеты программ, сетевые технологии для организации параллельной обработки информации с помощью многопроцессорных вычислительных систем Уметь: применять в профессиональной деятельности современные языки программирования и языки баз данных, операционные системы, электронные библиотеки и пакеты программ, сетевые технологии для организации параллельной обработки информации Владеть: методами использования в профессиональной деятельности современные языки программирования и языки баз данных, операционные системы, электронные библиотеки и пакеты программ, сетевые технологии для организации параллельной обработки информации. Содержание дисциплины: Введение Необходимость параллельных вычислительных систем (ВС): основные классы задач, требующие использования параллельных систем. История развития параллельных ВС, современное состояние. Надежность, производительность и возможности современных параллельных ВС. Специфика разработки программ для сверхбыстродействующих параллельных ЭВМ. Архитектура ВС Классы ВС. Классификации параллельных ВС. Многопроцессорная ВС как совокупность процессоров, подсоединенных к многоуровневой иерархической памяти. Понятие когерентности. Механизмы явной и неявной организации когерентности. Когерентность многоуровневой иерархической памяти. Понятие коммуникационной среды. Мультикомпьютерная и траспьютерная технологии. Параллельная обработка информации в транспьютерных системах. Мультипрограммные системы. Построение отказоустойчивых систем. Оценка производительности параллельных ВС. Коммуникационные среды Коммуникационная среда на основе интерфейса SCI, среды MYRINET, Raceway. Возможности коннектора шин PCI и DEC Memory Channel. Транспьютерная технология и коммуникационные среды. Сравнительный анализ коммуникационных сред, выбор коммуникационной среды для ВС. Организация взаимодействия процессов Процессы, нити, потоки. Программные средства спецификации и порождения процессов. Проблема совместного использования ресурсов. Механизмы взаимодействия асинхронных параллельных процессов. Синхронизирующие примитивы: семафоры, критические интервалы, мьютексы. Теоретические аспекты параллельных вычислений Понятие вычислимой функции. Параллельная форма алгоритма, ярусы, высота, ширина. Особенности параллельных алгоритмов. Граф алгоритма, его построение; параллельная форма, максимальная и каноническая параллельные формы. Каноническое отображение алгоритма в графы зависимостей и потока сигналов, в матричный процессор. Свойства параллельных форм. Реализация графа алгоритма в Rn. Направленный и строго направленный графы. Использование сетей Петри для описания параллельных алгоритмов. Векторизация последовательных выражений программ. Реализация алгоритма, необходимое и достаточное условие реализуемости. Максимальные последовательности операций. Графовые модели программ. Эквивалентные преобразования программ. Примеры параллельного представления алгоритмов: нахождение обратной матрицы методом Гаусса. Организация параллельных вычислений Методы и средства параллельной обработки информации. Эффективность параллельных вычислений, проблемы их организации. Параллельные базы данных (БД): преимущества, основные виды параллельной обработки данных в БД. Стандарт интерфейса передачи сообщений MPI. Система параллельного программирования OpenMP. Параллельное программирование в мультикомпьютерных системах. Технологии параллельного программирования. Использование традиционных последовательных языков для параллельного программирования. Языки программирования с поддержкой параллелизма (Ада, Оккам). Матричный язык потоков данных. Основные конструкции и приемы программирования. Сравнение возможностей и эффективности технологий и языков параллельного программирования. Применение языков для решения практических задач. Ассоциативные и нейросетевые алгоритмы в параллельных ВС Ассоциативная обработка данных на параллельной ВС. Реализация ассоциативной, контекстно-адресуемой памяти в кристалле CAM 2000. Основные понятия теории искусственных нейронных сетей. Задачи, решаемые нейросетевыми ВС. Аппаратная реализация алгоритмов на нейронных сетях, нейрочипы, нейрокомпьютеры. Современное состояние рынка параллельных вычислительных систем Основные производители параллельных систем, современные микропроцессоры. Примеры массово параллельных систем: SMP Power Challenge (Silicon Graphics), SUN Untra Enterprise (SUN), World Mark (NCR), МВС-100, МВС-1000 (НИИ “Квант”, РАН). Реализация современных кластеров DIGITAL на базе Windows NT. Виды учебной работы: лекции, лаб. работы, самостоятельная работа. Образовательные технологии В ходе освоения дисциплины при проведении аудиторных занятий используются следующие образовательные технологии: лекции, лабораторные работы с использованием активных и интерактивных форм проведения занятий и др. При организации самостоятельной работы занятий используются следующие образовательные технологии: проведение интерактивных лекций с использованием современных интерактивных технологий, использование компьютерных тестовых тренажеров. Формы текущего контроля успеваемости студентов: тестирование, защита лабораторных работ Форма промежуточной аттестации: экзамен. Общая трудоемкость дисциплины – 4 зачетные единицы (144 часа) Аннотация примерной программы учебной дисциплины Б.2.16 «Программирование на основе технологии Cuda» Цели и задачи дисциплины Цель дисциплины - изучение современных технологий разработки программных средств с использованием технологии CUDA. Задачи дисциплины – подготовка студентов к практической деятельности в области разработки программного обеспечения для информационных систем с использованием технологии CUDA. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата Дисциплина «Технологии параллельного программирования» относится к дисциплинам по выбору математического и естественнонаучного цикла. Вместе с другими курсами по программированию, дисциплина формирует специальные знания в образовании студента в части современных информационных технологий. Курс рассчитан на студентов, имеющих подготовку по предшествующим курсам, касающихся основам программирования с использованием языка Си, вычислительным методам. В течение преподавания курса предполагается, что студенты знакомы с основными понятиями алгебры, комбинаторики, логики, информатики, которые читаются на факультете в рамках подготовки бакалавров или специалистов. Знания, навыки и умения, приобретенные в результате прохождения курса, будут востребованы при изучении дисциплин специализаций, связанных с распараллеливанием различных вычислительных алгоритмов с применением наиболее популярных технологий параллельных вычислений, а также при проведении вычислительных экспериментов в случае выполнения итоговой квалификационной работы, связанной с реализацией высокоэффективных алгоритмов. Формируемые компетенции ОК-3: способностью использовать углубленные теоретические и практические знания в области прикладной математики и информатики; ПК-1: способностью проводить научные исследования и получать новые научные и прикладные результаты; ПК-2: способностью разрабатывать концептуальные и теоретические модели решаемых научных проблем и задач; В результате освоения дисциплины обучающийся должен: Знать: основные направления развития высокопроизводительных компьютеров; основные классификации многопроцессорных вычислительных систем; основные технологии и модели программирования на основе технологии CUDA. Уметь: создавать параллельные программы для вычислительных систем с распределенной, общей оперативной памятью; проводить распараллеливание вычислительных алгоритмов. Владеть: технологиями параллельного программирования для вычислительных систем с распределенной или общей оперативной памятью; навыком построения параллельных аналогов вычислительных алгоритмов. Содержание дисциплины: Существующие многоядерные системы. GPU как массивно-параллельный процессор. Архитектура GPU и модель программирования CUDA. Иерархия памяти CUDA. Глобальная, константная, текстурная, локальная, разделяемая и регистровая память. Особенности использования каждого типа памяти. Размещение различных данных в различной памяти. Когерентное общение с глобальной памятью. Программирование многоядерных GPU. Кластеры из GPU. Кластеры и суперкомпьютеры на гибридной схеме. Использование OpenMP и MPI технологий совместно с CUDA. Вопросы оптимизации приложений на CUDA. Содержание лабораторных работ: CUDA: Модель программирования. Модель исполнения и иерархия потоков. Иерархия памяти. CUDA: Интерфейс программирования CUDA. Спецификаторы типов переменных и функций. Встроенные переменные CUDA: Конфигурирование исполнения ядер. Синхронизация. Управление устройствами. Управление памятью. CUDA: Общие принципы вычислений на базе технологии CUDA. CUDA: Исследование производительности технологии CUDA на примере задачи N тел. Домашние задания: создание параллельных CUDA-программ. Виды учебной работы: лекции, лаб. работы, самостоятельная работа. Образовательные технологии В ходе освоения дисциплины при проведении аудиторных занятий используются следующие образовательные технологии: лекции, лабораторные работы с использованием активных и интерактивных форм проведения занятий и др. При организации самостоятельной работы занятий используются следующие образовательные технологии: проведение интерактивных лекций с использованием современных интерактивных технологий, использование компьютерных тестовых тренажеров. Формы текущего контроля успеваемости студентов: тестирование, защита лабораторных работ Форма промежуточной аттестации: экзамен. Общая трудоемкость дисциплины – 4 зачетные единицы (144 часа) Аннотация примерной программы учебной дисциплины Б.3.2 «Дискретная математика» Цели освоения дисциплины Целью освоения дисциплины «Дискретная математика» является формирование систематизированных знаний в области алгебры высказываний и предикатов, булевой алгебры, теории графов, теории суммирования, рекуррентных последовательностей. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата Дисциплина «Дискретная математика» относится к базовой части профессионального цикла. Для освоения дисциплины обучающиеся используют знания, умения, сформированные в ходе изучения дисциплин базовой части математического и естественнонаучного цикла: «Алгебра и геометрия», «Математический анализ». Освоение данной дисциплины является основой для последующего изучения дисциплин базовой и вариативной части профессионального цикла, подготовки к итоговой государственной аттестации. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины «Дискретная математика». Процесс изучения дисциплины направлен на формирование элементов следующих компетенций в соответствии с ФГОС ВПО по данному направлению: ОК-1 способностью владеть культурой мышления, умение аргументировано и ясно строить устную и письменную речь. Знать: основные методы доказательства при обосновании собственной точки зрения. Уметь: применять методы доказательств при построении умозаключений, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь. Владеть: методами доказательства, навыками логически стройной устной и письменной речи. ОК- 9 способностью осознать социальную значимость своей будущей профессии, обладать высокой мотивацией к выполнению профессиональной деятельности Знать: основные разделы дискретной математики Уметь: применять методы дискретной математики при решении задач. Владеть: навыками решения задач с использованием методов и алгоритмов дискретной математики. ПК-1 способностью демонстрации общенаучных базовых знаний естественных наук Знать основные понятия, концепции и принципы следующих разделов дискретной математики: алгебры, математики и информатики, понимание основных фактов, концепций, принципов теорий, связанных с прикладной математикой и информатикой высказываний и предикатов, булевой алгебры, теории графов, теории суммирования, теории рекуррентных последовательностей. Уметь: использовать их при решении задач прикладной математики и информатики. Владеть: навыками использования основных фактов, концепций, принципов теорий при решении задач прикладной математики и информатики. ПК-3 способностью понимать и применять в исследовательской и прикладной деятельности современный математический аппарат Знать: определения и свойства основных объектов дискретной математики. Уметь: использовать в исследовательской и прикладной деятельности современный математический аппарат Владеть: навыками использования в исследовательской и прикладной деятельности современного математического аппарата ПК-4 способностью в составе научно-исследовательского и производственного коллектива решать задачи профессиональной деятельности Знать: определения и свойства основных объектов дискретной математики. Уметь использовать знания при решении задач профессиональной деятельности. Владеть: навыками решения задач профессиональной деятельности. |
