3. Cómputo Científico de Alto Rendimiento en Plataformas Distribuidas


Prof. Sergio Nesmachnow
Universidad de la Republica, Uruguay


Objetivos: El curso se enfocará en la presentación del paradigma de programación paralela y la descripción del uso de técnicas de computación distribuida para computación científica de alto rendimiento. Se presentarán las principales herramientas para el diseño, desarrollo e implementación de aplicaciones de cómputo de de alto rendimiento sobre infraestructuras de computación distribuida cluster, grid y cloud, utilizando memoria distribuida y el paradigma de pasaje de mensajes. La presentación de conceptos se complementará con ejemplos de aplicaciones y el trabajo en máquina por parte de los estudiantes.

Número total de horas: 15

Número máximo de alumnos: 15

Nivel: Curso Herramientas y Técnicas de supercómputo

Horario: Lunes a miércoles de 09:00am a 11:00am y de 14:30pm a 16:30pm; viernes de 09:00am a 12:00pm.

Programa:

  • Unidad 1: Introducción: computación paralela y distribuida
    • Arquitecturas paralelas
    • Técnicas de computación paralela
    • Modelos de comunicación entre procesos
    • Evaluación de desempeño
  • Unidad 2: Computación científica en sistemas cluster: MPI
    • Conceptos, definiciones y rutinas básicas
    • Modos de comunicación
    • La API de MPI, ejemplos y ejercicios
    • Operaciones colectivas y grupos de procesos
    • Caso de estudio: Jacobi paralelo con MPI
    • MPI-2 y MPI-3
  • Unidad 3: Computación científica en sistemas grid
    • Conceptos
    • Plataformas: BOINC, GISELA Grid
    • Caso de estudio: Digi-Clima grid
  • Unidad 4: Computación científica en sistemas cloud
    • Conceptos de cloud computing
    • Virtualización
    • Map-Reduce y Hadoop: procesamiento de grandes volúmenes de datos en el cloud
    • Plataformas de cloud computing: Google Cloud, Amazon Web Services, Microsoft Azure

Acerca del profesor: Sergio Nesmachnow, Doctor en Ciencias de la Computación, es Profesor Titular del Centro Multidisciplinario para la Computación Científica de Alto Rendimiento de la Universidad de la República, e investigador de la ANII y PEDECIBA, Uruguay. Sus principales áreas de investigación son computo científico de alto rendimiento y metaheurísticas para resolver problemas del mundo real, habiendo publicado más de 100 artículos en revistas internacionales. Actualmente es Director del Centro Multidisciplinario para la Computación Científica de Alto Rendimiento, Editor en Jefe de la Revista Internacional de metaheurísticas, y participa como editor invitado / revisor / TPC miembro de muchas revistas y congresos internacionales.

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E-mail de contacto: carla2016@math.cinvestav.edu.mx