Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное автономное государственное образовательное
учреждение высшего профессионального образования
Московский физико-технический институт
(государственный университет)
УТВЕРЖДАЮ
Проректор по учебной работе
__________ Д.А. Зубцов
«____» ____________ 2012г.
ПРОГРАММА
по курсу: СУПЕРКОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В АТОМИСТИЧЕСКОМ МОДЕЛИРОВАНИИ
по направлению: 010900 «Прикладные математика и физика»
кафедра: ИНФОРМАТИКИ
факультеты: ФРТК, ФОПФ, ФАКИ, ФМБФ, ФФКЭ,
ФУПМ, ФПФЭ,
кафедра: ИНФОРМАТИКИ
курс: 4 (бакалавриат), семестры: 7
Трудоёмкость в зач. ед.: по выбору студента – 1 зач. ед.
в т.ч.
лекции: по выбору студента – 34 часа,
дифф. зачет: по выбору студента – 8 час.
ВСЕГО АУДИТОРНЫХ ЧАСОВ: 34 (1 зач. ед.)
Программу составил: доц., к.ф.-м.н. Морозов И.В.
Программа обсуждена на заседании кафедры информатики
«29»мая 2012г.
Заведующий кафедрой
член-корр. РАН И.Б. Петров
ОБЪЁМ УЧЕБНОЙ НАГРУЗКИ И ВИДЫ
ОТЧЁТНОСТИ.
По выбору студента, включая:
|
1 зач. ед.
|
Лабораторные работы
|
34 часа
|
Дифференциальный зачет
|
8 часов
|
ВСЕГО
|
1 зач. ед.
|
Итоговая аттестация
|
Дифференцированный зачет
|
ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ
Цель курса – Целью курса является получение знаний о методах атомистического моделирования и параллельных вычислений на современных суперкомпьютерах.
Задачами данного курса являются:
освоение студентами базовых знаний в области компьютерного моделирования методами молекулярной динамики и Монте-Карло;
приобретение практических навыков создания программ атомистического моделирования;
получение базовых представлений о способах распараллеливания программ моделирования;
приобретение опыта работы на суперкомпьютерном кластере;
оказание консультаций и помощи студентам в разработке программ и проведению численных экспериментов с применением атомистического моделирования в физике плазмы и конденсированного вещества, биофизике.
Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата
Дисциплина Cуперкомпьютерные технологии в атомистическом моделировании, которая может быть отнесена к части цикла по выбору студента__Б.2, Б.3__ (шифр цикла).
Дисциплина Cуперкомпьютерные технологии в атомистическом моделировании базируется на материалах курсов бакалавриата: базовая и вариативная часть кода УЦ ООП Б.2 (математический естественнонаучный блок) по дисциплинам «Математика» (математический анализ, высшая алгебра, дифференциальные уравнения и методы математической физики), «Информатика» и региональной составляющей этого блока и относится к профессиональному циклу.Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
Освоение дисциплины Cуперкомпьютерные технологии в атомистическом моделировании направлено на формирование следующих общекультурных и общепрофессиональных интегральных компетенций бакалавра:
а) общекультурные (ОК):
способность анализировать научные проблемы и физические процессы, использовать на практике фундаментальные знания, полученные в области естественных и гуманитарных наук (ОК-1);
способность осваивать новые проблематику, терминологию, методологию и овладевать научными знаниями, владеть навыками самостоятельного обучения (ОК-2);
способность логически точно, аргументировано и ясно формулировать свою точку зрения, владеть навыками научной и общекультурной дискуссией (ОК-3);
готовность к творческому взаимодействию с коллегами по работе и научным коллективом, способность и умение выстраивать межличностное взаимодействие, соблюдая уважение к товарищам и проявляя терпимость к иным точкам зрения (ОК-4);
б) профессиональные (ПК):
способность применять в своей профессиональной деятельности знания, полученные в области физических и математических дисциплин, включая дисциплины: общая физика, теоретическая физика, квантовая механика, статистическая физика, высшая математика, прикладная математика, информатика (ПК-1);
способность применять различные методы физических исследований в избранной предметной области: экспериментальные методы, статистические методы обработки экспериментальных данных, вычислительные методы, методы математического и компьютерного моделирования объектов и процессов (ПК-2);
способность понимать сущность задач, поставленных в ходе профессиональной деятельности, использовать соответствующий физико-математический аппарат для их описания и решения (ПК-3);
способность использовать знания в области физических и математических дисциплин для дальнейшего освоения дисциплин в соответствии с профилем подготовки (ПК-4);
способность работать с современным программным обеспечением, приборами и установками в избранной области (ПК-5);
способность представлять результаты собственной деятельности с использованием современных средств, ориентируясь на потребности аудитории, в том числе в форме отчетов, презентаций, докладов (ПК-6);
готовность работать с исследовательским оборудованием, приборами и установками в избранной предметной области (ПК-7);
конкретные Знания, умения и навыки, формируемые в результате освоения дисциплины
В результате освоения дисциплины «Cуперкомпьютерные технологии в атомистическом моделировании» обучающийся должен:
фундаментальные понятия, принципы и методы математического моделирования;
физические основы методов молекулярной динамики и Монте-Карло;
область применимости методов атомистического моделирования;
технику проведения численного эксперимента;
методы обработки результатов, полученных в результате атомистического моделирования;
критерии проверки корректности результатов моделирования;
методы статистической физики, используемые для анализа результатов атомистического моделирования;
современные технологии параллельного программирования;
принципы функционирования суперкомпьютерных кластеров;
принципы работы гибридных вычислительных систем, включающих графические ускорители;
принципы организации компьютерных грид-систем.
применять методы атомистического моделирования для решения задач в области физики плазмы и конденсированного вещества, биофизике, других областях науки и техники;
составлять общую схему численного эксперимента;
выбирать параметры моделирования для проведения численного эксперимента с учетом решаемой физической задачи;
проводить оценку требуемых вычислительных ресурсов;
исследовать применимость существующих пакетов атомистического моделирования для решения поставленной задачи;
формулировать техническое задание на создание новых программ атомистического моделирования;
выбирать оптимальные методы распараллеливания программ моделирования;
создавать программы или отдельные модули для проведения моделирования;
компилировать и запускать программы на суперкомпьютерных кластерах, контролировать правильность их выполнения, исправлять возможные ошибки;
анализировать результаты моделирования и обобщать полученные данные;
эффективно использовать современные информационные технологии и компьютерную технику для достижения необходимых теоретических и прикладных результатов.
навыками самостоятельной работы;
культурой постановки и проведения численного моделирования;
навыками работы с наиболее распространенными готовыми пакетами программ атомистического моделирования;
средами разработки программ моделирования на современных алгоритмических языках;
инструментами отладки последовательных и параллельных программ;
средствами удаленного доступа к вычислительному кластеру;
навыками работы с наиболее распространенными системами управления заданиями на суперкомпьютерных кластерах;
навыками получения и обработки результатов атомистического моделирования;
программами визуализации, построения графиков и диаграмм для наиболее понятного представления полученных результатов;
практикой исследования и решения отдельных теоретических и прикладных задач
Структура и содержание дисциплины
Структура дисциплины
Перечень разделов дисциплины и распределение времени по темам
№ темы и название
|
Количество часов
|
1. Общие принципы атомистического моделирования, обзор суперкомпьютерных технологий
|
2
|
2. Параллельные алгоритмы для систем с общей памятью
|
4
|
3. Параллельные алгоритмы для систем с распределенной памятью
|
8
|
4. Теоретические основы параллельных алгоритмов
|
2
|
5. Использование графических ускорителей
|
2
|
6. Введение в Grid- и Cloud- технологии
|
2
|
7. Основы метода молекулярной динамики
|
3
|
8. Модели взаимодействия частиц
|
5
|
9. Оптимизация и распараллеливание расчета взаимодействия частиц
|
4
|
10. Метод Монте-Карло для моделирования систем многих частиц
|
2
|
11. Стохастические свойства динамических систем, моделирование релаксационных процессов
|
2
|
12. Комбинированные методы, основанные на МД
|
2
|
13. Работа с наиболее распространенными готовыми пакетами атомистического моделирования
|
2
|
ВСЕГО (зач. ед.(часов))
|
34 (1 зач.ед.)
|
Вид занятий
Лекции:
№ п.п.
|
Темы
|
Трудоёмкость в зач. ед.
(количество часов)
|
1
|
Введение
|
2
|
2
|
Параллельные алгоритмы для систем с общей памятью
|
2
|
3
|
Параллельные алгоритмы для систем с распределенной памятью
|
2
|
4
|
Теоретические основы параллельных алгоритмов
|
2
|
5
|
Использование графических ускорителей
|
2
|
6
|
Введение в Grid- и Cloud- технологии
|
2
|
7
|
Основы метода молекулярной динамики
|
2
|
8
|
Модели взаимодействия частиц
|
8
|
9
|
Оптимизация и распараллеливание расчета взаимодействия частиц
|
2
|
10
|
Метод Монте-Карло для моделирования систем многих частиц
|
2
|
11
|
Стохастические свойства динамических систем, моделирование релаксационных процессов
|
2
|
12
|
Комбинированные методы, основанные на МД
|
2
|
ВСЕГО ( зач. ед.(часов))
|
34 часа (1 зач.ед.)
|
ВИДЫ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ
№ п.п.
|
Темы
|
Трудоёмкость в зач. Ед.
(количество часов)
|
1
|
Изучение теоретического курса – выполняется самостоятельно каждым студентом по итогам каждой из лекций, результаты контролируются преподавателем на лекционных занятиях, используются конспект (электронный) лекций, учебники, рекомендуемые данной программой, методические пособия.
|
2 час.
|
2
|
Выполнение индивидуальных практических заданий по разработке программы атомистического моделирования, распараллеливанию, проведению расчетов на суперкомпьютерном кластере, анализу результатов. Задачи выдаются преподавателем по итогам лекционных занятий и сдаются в конце семестра, используются конспект (электронный) лекций, учебники, рекомендуемые данной программой, а также сборники задач, включая электронные, учебно-методические пособия.
|
4 час.
|
3
|
Подготовка к дифференцированному зачету и экзамену
|
2 час.
|
ВСЕГО ( зач. ед.(часов))
|
8час.
|
Содержание дисциплины
№
п/п
|
Название модулей
|
Разделы и темы лекционных занятий
|
Содержание
|
Объем
|
Аудиторная работа
(зачетные
единицы/часы)
|
Самостоятельная работа
(зачетные
единицы/часы)
|
1
|
I
СУПЕРКОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В АТОМИСТИЧЕСКОМ МОДЕЛИРОВАН
|
Общие принципы атомистического моделирования, обзор суперкомпьютерных технологий
|
Зачем нужны суперкомпьютеры? Физические задачи, требующие больших вычислений. Обзор высокопроизводительных систем в России и за рубежом. Обсуждение последних редакций рейтингов Top-500 и Top-50. Качественный переход от последовательных к массивно-параллельным архитектурам и алгоритмам. Путь к Exaflop/s: вызовы и возможности. Обзор специализированных вычислительных устройств: графические ускорители, ПЛИС. Методы классической молекулярной динамики (МД) и Монте-Карло (МК): история, область применения, преимущества и недостатки. Положение методов МД и МК среди других вычислительных методов, многомасштабный подход. Примеры актуальных задач физики конденсированого вещества и неидеальной плазмы с демонстрацией результатов МД моделирования.
|
2
|
|
2
|
Параллельные алгоритмы для систем с общей памятью
|
Классификация вычислительных систем. Реализация многозадачности в современных ОС. Процессы и потоки. Создание многопоточных приложений. Объекты синхронизации потоков: критическая секция, взаимное исключение, семафор, событие. Тупики (deadlocks). Проблемы недостаточной и избыточной синхронизации. Распараллеливание с использованием OpenMP, OpenCL и других технологий. Параллелизм по задачам и по данным. Методы распараллеливания циклов. Отладка параллельных приложений.
|
4
|
|
3
|
Параллельные алгоритмы для систем с распределенной памятью
|
Кластеры типа Beowulf. Особенности параллельных алгоритмов на основе передачи сообщений. Стандарт MPI, компиляция и запуск программ с использованием пакетов MPICH, LAM MPI, OpenMP. Основные функции стандартов MPI-1 и MPI-2. Оптимизация обмена сообщениями между процессами. Односторонние коммуникации в библиотеках MPI и SHMEM. Примеры алгоритмов. Отладка MPI-приложений.
|
6
|
2
|
4
|
Теоретические основы параллельных алгоритмов
|
Теория функциональных устройств. Понятия загруженности, производительности и ускорения. Эффективность распараллеливания, законы Амдала. Информационная зависимость операций, графы исполнения. Параллельная форма алгоритма.
|
2
|
|
5
|
|
Использование графических ускорителей
|
Применение GPU для вычислений, не связанных с обработкой графических изображений. Архитектура GPU, выпускаемых ведущими производителями. Ключевое значение параллелизма по данным. Организация памяти и избежание задержек, связанных с обращением к памяти. Средства разработки программ для GPU. Кластеры на основе гибридных систем, включающих GPU. Примеры программ.
|
2
|
|
6
|
|
Введение в Grid- и Cloud- технологии
|
Метакомпьютинг. Понятие Grid. Виртуализация ресурсов. Основные требования к распределенным системам. Обзор современных технологий (GLOBUS, UNICORE и др.) и развитых Grid-сегментов (EGEE, NorduGrid, DEISA, российские Grid-сегменты). Иерархия сервисов Grid. Развитие пакета Globus и предоставляемые им базовые сервисы. Безопасность и аутентификация. Диспетчеризация заданий на Grid (resource brokers). Облачные технологии (Cloud computing) и их применение для научных расчетов.
|
2
|
|
7
|
|
Основы метода молекулярной динамики
|
Решение уравнений движения частиц. Ошибки интегрирования и ошибки округления. Точность сохранения энергии в МД системе. Выбор оптимального шага по времени. Начальные и граничные условия при интегрировании уравнений движения. Метод ближайшего образа. Применение термостатов и баростатов.
|
2
|
2
|
8
|
|
Модели взаимодействия частиц
|
Иерархия потенциалов взаимодействия для различной степени детализации моделируемой системы. Модели взаимодействия нейтральных атомов и молекул: потенциалы Леннарда-Джонса, Бэкингема, Ми, Морзе. Моделирование макромолекул и полимеров. Многочастичные потенциалы для металлов, полупроводников и диэлектриков. Взаимодействие электронов и ионов, моделирование неидеальной плазмы.
|
4
|
2
|
9
|
|
Оптимизация и распараллеливание расчета взаимодействия частиц
|
Списки Верле. Связанные списки частиц в ячейках. Параллельные алгоритмы: декомпозиция по частицам и по пространству. Эффективность распараллеливания. Оптимизация для дальнодействующих потенциалов. Схема Эвальда. Алгоритм TreeMD для кулоновского взаимодействия.
|
2
|
2
|
10
|
|
Метод Монте-Карло для моделирования систем многих частиц
|
История и обоснование метода. Алгоритм Метрополиса. Выбор амплитуды случайных источников. Примеры расчетов. Оптимизация алгоритма, Smart Monte-Carlo. Расчет термодинамических параметров и корреляционных функций. Бинарная корреляционная функция.
|
2
|
|
11
|
|
Стохастические свойства динамических систем, моделирование релаксационных процессов
|
Экспоненциальная расходимость траекторий в динамических системах. Показатель Ляпунова. Время динамической памяти. Влияние точности численной схемы на перемешивание траекторий. Статистический характер результатов МД и МК моделирования. Создание ансамбля начальных состояний для моделирования релаксационных процессов. Метастабильные состояния и фазовые переходы. Статистические методы исследования метастабильных систем. Возможности распараллеливания.
|
2
|
|
12
|
|
Комбинированные методы, основанные на МД
|
Метод частиц в ячейке (Particle-in-cell). Учет квантово-механических эффектов взаимодействия частиц. Квантовая молекулярная динамика. Алгоритмы, основанные, на методе функционала плотности. Молекулярная динамика с волновыми пакетами.
|
2
|
|
13
|
|
Работа с наиболее распространенными готовыми пакетами атомистического моделирования
|
Обзор современных пакетов МД моделирования. Поддержка вычислений на гибридных системах в существующих пакетах атомистического моделирования. Работа с пакетом LAMMPS. Общая структура и принципы функционирования пакета LAMMPS. Создание входного файла параметров. Запуск и программы контроль выполнения. Анализ и визуализация результатов. Основные форматы хранения промежуточных и выходных данных.
|
2
|
|
ВСЕГО (час.)
|
34
|
8
|
Образовательные технологии
№ п/п
|
Вид занятия
|
Форма проведения занятий
|
Цель
|
1
|
лекция
|
изложение теоретического материала
|
получение теоретических знаний по дисциплине
|
2
|
лекция
|
изложение теоретического материала с помощью презентаций
|
повышение степени понимания материала
|
3
|
лекция
|
решение задач по заданию преподавателя (индивидуальному, где требуется)– решаются задачи, выданные преподавателем по итогам лекционных занятий и сдаются в конце семестра, используются конспект (электронный) лекций, учебники, рекомендуемые данной программой, а также учебно-методические пособия
|
осознание связей между теорией и практикой, а также взаимозависимостей разных дисциплин
|
4
|
самостоятельная работа студента
|
подготовка к защитам лабораторных работ, подготовка к экзамену и зачету с оценкой
|
повышение степени понимания материала
|
Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной И ИТОГОВОЙ аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов
Контрольно-измерительные материалы
Комплект заданий по разработке программ атомистического моделирования, распараллеливанию, проведению расчетов на суперкомпьютерном кластере, анализу результатов;
Перечень контрольных вопросов для сдачи дифференцированного зачета в 7-ом семестре.
Классификация вычислительных систем, таксономия Флинна. Примеры систем различного типа. Параллельные алгоритмы: распараллеливание по задачам и по данным.
Параллельные системы с общей памятью (SMP): ограничение на количество процессоров, проблема когерентности кэша. Архитектуры UMA и NUMA.
Потоки и процессы в многозадачных операционных системах. Состояния и переключение потоков операционной системой. Основные функции API POSIX Threads.
Синхронизация потоков. Примеры ошибок, связанных с отсутствием синхронизации. Объекты синхронизации: взаимное исключение, сигнал, объект Condvar. Тупики и необходимые условия их возникновения.
Общая схема программы на OpenMP. Общие и локальные переменные потоков. Распараллеливание циклов: алгоритмы распределения итераций по потокам, параметры schedule и reduction.
Системы с распределенной памятью (MPP): особенности программирования по сравнению с SMP системами. Типичная аппаратная конфигурация и программное обеспечение Beowulf кластера. Дополнительные функции, предоставляемые кластерным ПО.
Общая схема программы на MPI. Функции передачи сообщений между двумя процессами. Классификация функций по способу синхронизации. Блокирующие и неблокирующие функции приема-передачи. Способы передача разнородных данных в одном сообщении.
Функции коллективного обмена сообщениями в MPI. Односторонние коммуникации (MPI-2).
Компиляция и запуск MPI-программ. Запуск MPI-программ с использованием системы очередей PBS.
Использование графических ускорителей (GPU) для научных вычислений. Особенности архитектуры GPU. За счет чего достигается ускорение по сравнению с обычными процессорами? Основные проблемы и ограничения при написании программ для GPU.
Концепция Грид. Структура Грид: сегмент, сайт, кластер, конечная система. Понятие виртуальной организации. Аутентификация и авторизация в Грид. Типы приложений для Грид.
Численное интегрирование уравнений движения частиц в молекулярно-динамической (МД) системе c применением разностных схем Эйлера и Верле (Leap-Frog). Требования к потенциалу взаимодействия.
Выбор шага интегрирования и оптимальной разностной схемы. Точность сохранения полной энергии и импульса при моделировании NVE ансамбля.
Общий характер взаимодействия нейтральных атомов и молекул в неидеальном газе. Потенциалы взаимодействия Леннарда-Джонса, Бэкингема, Морзе: физическое обоснование, область применимости.
Многочастичные потенциалы взаимодействия Tersoff и Embedded-Atom Method: физическое обоснование, область применимости.
Потенциалы взаимодействия для систем заряженных частиц. Учет квантовых эффектов на коротких расстояниях. Влияние кулоновского экранирования.
Граничные условия для МД ячейки. Метод ближайшего образа. Критерии выбора числа частиц.
Схема МД эксперимента. Как задать начальное состояние системы? Вывод МД системы на равновесие. Термостаты Берендсена, Ланжевена и Нозе-Хувера.
Метод Монте-Карло (МК) для моделирования систем многих частиц. Алгоритм Метрополиса. Выбор оптимальной амплитуды случайных источников.
Определение термодинамических величин (потенциальной энергии, давления) в равновесной системе методами МД и МК.
Расчет бинарной корреляционной функции. Определение фазы вещества.
Стохастичность МД систем. Экспоненциальная неустойчивость траекторий. Показатель Ляпунова. Время динамической памяти.
Моделирование релаксационных процессов и метастабильных состояний. Роль усреднения по ансамблю начальных состояний.
Оптимизация расчета межчастичного взаимодействия для короткодействующих потенциалов. Списки ближайших соседей (списки Верле), метод связанных списков. За счет чего достигается линейная масштабируемость по числу частиц?
Распараллеливание расчета взаимодействий между частицами: декомпозиция по пространству и по частицам.
Материально-техническое обеспечение дисциплины
Необходимое оборудование для лекций и практических занятий: учебный суперкомпьютерный кластер, компьютер преподавателя и мультимедийный проектор, рабочие места для студентов, обрадованные компьютером с установленной операционной системой и возможностью удаленного доступа к учебному кластеру.
Необходимое программное обеспечение: операционная система Window или Linux, программа удаленного терминала PuTTY, удаленный файловый менеджер WinSCP, текстовый редактор, программа построения графиков (на рабочих местах студентов и компьютере преподавателя), пакет моделирования LAMMPS (на учебном суперкомпьютерном кластере). Все указанное программное обеспечение является свободно распространяемым и не требует приобретения лицензии.
Обеспечение самостоятельной работы Электронные ресурсы, включая доступ к базам данных: для самостоятельной работы необходимо обеспечит студентов удаленным доступом к учебному суперкомпьютерному кластеру из сети интернет. Электронные конспекты лекций и другие учебные материалы размещаются на сайте http://www.ihed.ras.ru/norman/student/l-grid2.php.
Наименование возможных тем курсовых работ –учебным планом не предусмотрены
ТЕМАТИКА И ФОРМЫ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ РАБОТЫ –учебным планом не предусмотрены
ТЕМАТИКА ИТОГОВЫХ РАБОТ –учебным планом не предусмотрены
Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
Основная литература.
Карпов В.Е., Коньков К.А. Основы операционных систем. М.: Интуит, 2004.
Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. М.: БХВ-Санкт-Петербург, 2004.
Богачёв К.Ю. Основы параллельного программирования, М: Бином, 2003.
Frenkel D., Smit B. Understanding Molecular Simulation: From Algorithms to Applications. San Diego: Academic Press, 2002.
Дополнительная литература.
Адинец А.В., Сахарных Н.А. О системе программирования вычислений общего назначения на графических процессорах // на сайте http://www.parallel.ru/info/VVV
J. A. Anderson, C. D. Lorenz, A. Travesset General purpose molecular dynamics simulations fully implemented on graphics processing units.// Journal of Computational Physics. 2008. 227
Кривцов А.М., Кривцова Н.В., Метод частиц и его использование в механике деформируемого твердого тела. Дальневосточный математический журнал ДВО РАН, 2002, Т. 3, N 2, с. 254-276.
Sutmann G., Classical molecular dynamics. In: Quantum Simulations of Complex Many-Body Systems: From Theory to Algorithms (eds. J. Grotendorst, et al), Julich: NIC, Vol. 10, pp. 211-254, 2002.
Сайт Лаборатории параллельных информационных технологий НИВЦ МГУ http://parallel.ru
Официальная документация и учебные пособия по OpenMP: http://www.openmp.org, http://www.llnl.gov/computing/tutorials/openMP
Официальная документация и учебные пособия по MPI: http://www.mcs.anl.gov/mpi, http://www.lam-mpi.org
Интернет-портал по Грид технологиям http://www.gridclub.ru
Официальный сайт Nordugrid : http://www.nordugrid.org
Официальный сайт проекта RDIG : http://ca.grid.kiae.ru/RDIG
Пособия и методические указания.
1. Конспект лекций в электронном виде и примеры программ для выполнения лабораторных работ, размещенные на сайте http://www.ihed.ras.ru/norman/student/l-grid2.php
|
