Hoppa till huvudinnehållet
Till KTH:s startsida

FDD3260 Högpresterande beräkningar för beräkningsforskare 5,0 hp

Den här kursen erbjuder beräkningsvetare från olika discipliner en omfattande kunskapsbas och verktygslåda för programmering och optimering av vetenskapliga applikationer åa superdatorer som använder heterogena beräkningsenheter, såsom flerkärniga processorer, Nvidia GPU:er och AMD GPU:er. Foreläsningarna hålls av internationellt erkända experter inom HPC-området.

Kursen ger olika ämnen, inklusive HPC-datorarkitekturer, programmeringsmodeller för programmering med delat minne (OpenMP) och distribuerat minne (MPI) och en djupgående utforskning av Nvidia och AMD GPU:er. Studenterna kommer också att lära sig HPC­programvaruteknik, prestandaövervakningsverktyg, högpresterande dataanalys och visualisering och hållbarhetsaspekter av HPC.

Vidare kommer studenterna att ha tillgång till PDC-system, och programmering kommer att utföras på PDC HPC-superdatorer.

Information per kursomgång

Termin

Information för HT 2024 Start 2024-08-19 programstuderande

Studielokalisering

KTH Campus

Varaktighet
2024-08-19 - 2024-08-23
Perioder
Studietakt

100%

Anmälningskod

40016

Undervisningsform

Normal Dagtid

Undervisningsspråk

Engelska

Kurs-PM
Kurs-PM är inte publicerat
Antal platser

Ingen platsbegränsning

Målgrupp
Ingen information tillagd
Planerade schemamoduler
[object Object]
Schema
Schema är inte publicerat
Del av program
Ingen information tillagd

Kontakt

Examinator
Ingen information tillagd
Kursansvarig
Ingen information tillagd
Lärare
Ingen information tillagd
Kontaktperson

Stefano Markidis (markidis@kth.se)

Kursplan som PDF

Notera: all information från kursplanen visas i tillgängligt format på denna sida.

Kursplan FDD3260 (VT 2023–)
Rubriker med innehåll från kursplan FDD3260 (VT 2023–) är markerade med en asterisk ( )

Innehåll och lärandemål

Kursupplägg

Kursen innehåller en serie föreläsningar från internationellt kända föreläsare, praktiska sessioner om programmering av superdatorer och analys av deras prestanda samt övningar i klassen.

Kursinnehåll

 Kursen fokuserar på sex ämnen:

   1 - datorarkitektur: flerkärnig processor, minne och högpresterande nätverk;

   2 - programmeringsmodeller: programmering med delat minne och distribuerat minne;

   3 - tillämpad GPU-programmering: Nvidia GPU och AMD GPU;

   4 - resultatprofilering och analys med verktyg;

   5 - högpresterande dataanalys och visualisering;

   6 - hållbarhet i datoranvändning.

Lärandemål

 I slutet av denna kurs kommer studenterna att kunna:

  • Beskriva arkitekturen hos moderna superdatorer och de olika beräkningsenheterna, inklusive flerkärniga processorer, Nvidia GPU och AMD GPU.
  • Lista hållbarhetsaspekterna av HPC och dess påverkan på miljön och samhället.
  • Använda programmeringsmodeller för delat minne (OpenMP) och distribuerat minne (MPI) programmering för att utveckla vetenskapliga applikationer för superdatorer.
  • Lista de grundläggande principerna för programmering av Nvidia och AMD GPU och utveckla effektiva GPU-accelererade applikationer.
  • Tillämpa programvarutekniska principer för att utveckla vetenskapliga applikationer för superdatorer.
  • Använda verktyg för prestandaövervakning för att identifiera prestandaflaskhalsar och optimera prestanda för superdatorapplikationer.
  • Tillämpa högpresterande dataanalys och visualiseringstekniker på vetenskapliga tillämpningar.
  • Öva programmering på PDC HPC-superdatorerna och tillämpa de inlärda begreppen på verkliga problem.

Kurslitteratur och förberedelser

Särskild behörighet

Grundläggande kunskaper i Linux-kommandon, C/C++ eller Fortran krävs.

Rekommenderade förkunskaper

 Grundläggande kunskaper i Linux-kommandon, C/C++ eller Fortran krävs.

Utrustning

 Tillgång till PDC-superdatorerna kommer att ges till studenter.

Kurslitteratur

Föreläsningsbilder, handledningar och ytterligare material kommer att tillhandahållas under kursen.

Examination och slutförande

När kurs inte längre ges har student möjlighet att examineras under ytterligare två läsår.

Betygsskala

P, F

Examination

  • EXA1 - Examination, 5,0 hp, betygsskala: P, F

Examinator beslutar, baserat på rekommendation från KTH:s handläggare av stöd till studenter med funktionsnedsättning, om eventuell anpassad examination för studenter med dokumenterad, varaktig funktionsnedsättning.

Examinator får medge annan examinationsform vid omexamination av enstaka studenter.

EXA1 - Examination, 5,0 hp, betygsskala: P, F

De sista fem hp ges för att genomföra övningar i klassen och ett slutprov som täcker det material som presenteras i kursen.

Möjlighet till komplettering

Ingen information tillagd

Möjlighet till plussning

Ingen information tillagd

Examinator

Etiskt förhållningssätt

  • Vid grupparbete har alla i gruppen ansvar för gruppens arbete.
  • Vid examination ska varje student ärligt redovisa hjälp som erhållits och källor som använts.
  • Vid muntlig examination ska varje student kunna redogöra för hela uppgiften och hela lösningen.

Ytterligare information

Kursrum i Canvas

Registrerade studenter hittar information för genomförande av kursen i kursrummet i Canvas. En länk till kursrummet finns under fliken Studier i Personliga menyn vid kursstart.

Ges av

Huvudområde

Denna kurs tillhör inget huvudområde.

Utbildningsnivå

Forskarnivå

Påbyggnad

Ingen information tillagd

Kontaktperson

Stefano Markidis (markidis@kth.se)

Forskarkurs

Forskarkurser på EECS/Beräkningsvetenskap och beräkningsteknik