Параллельные и распределенные вычисления 2022 осень

Материал из Public ATP Wiki
Перейти к: навигация, поиск

Общие сведения

Материалы занятий

Доступ открыт для всех аккаунтов @phystech.edu.

Лекции
Семинары

Технические ссылки

Сервер Gitlab

На данный момент сервер находится по адресу https://gitlab.atp-fivt.org/.

Сервера

  • MPI & OpenMP:
    ssh <user>@calc.cod.phystech.edu
  • CUDA:
    ssh <user>@lorien.atp-fivt.org
  • Hadoop ecosystem:
    ssh <user>@mipt-client.atp-fivt.org

Преподаватели

  • Лекторы
    • Долуденко Алексей
    • Ахтямов Павел
    • Ивченко Олег
    • Липовский Роман (?)
  • Семинаристы
    • Ахтямов Павел Ибрагимович
    • Бабин Олег Борисович
    • Павлов Дмитрий Владимирович
    • Чернецкий Аркадий


  • Учебные ассистенты

Критерии получения оценки

Формально по курсу экзамен. Он выставляется на основании баллов, полученных в течение семестра.

Домашние задания

Планируется 7 домашних (6 основных и 1 бонусное) заданий. Проверка включает 2 этапа:

  1. прохождение автоматических тестов (начиная с ДЗ по HDFS).
  2. code review при условии выполненного п.1. Исправления по code review можно делать в течение 1 месяца после 1-го комментария.

Репозиторий с домашками

  • Штраф за опоздание по soft deadline: -50%
  • Штраф за опоздание по hard deadline: -75%

Мини-контрольные

Состоятся 3 теста. На контрольных нельзя пользоваться IDE и интернетом. Код писать не потребуется.

Название Дата Длительность
PD-2022. HDFS & MapReduce  ? 15 мин.
PD-2022. Hive & Spark  ? 15 мин.
PD-2022. Kafka, Zookeeper  ? 15 мин.

В случае если вы не сможете написать КР в указанную дату по технической или другой уважительной причине, просьба заполнить форму на дописывание. Дописывание состоится в январе 2023:

  • PD-2022. Дописывание. HDFS & MAPREDUCE
  • PD-2022. Дописывание. Hive & Spark
  • PD-2022. Дописывание. Zookeeper, Kafka, Cassandra

Каждое дописывание длится 15 минут.

Литература

MPI & OpenMP

  1. Антонов А.С. Технологии параллельного программирования MPI и OpenMP: Учеб. пособие. Предисл.: В.А.Садовничий. - М.: Издательство Московского университета, 2012.

CUDA

  1. Дж. Сандерс, Э. Кэррот. Технология CUDA в примерах и задачах, 2013 (рус).
  2. Курс "GPU programming" в Caltech.
  3. Лекция по Scan курсе по комп. графике, Ben-Gurion university
  4. Parallel Prefix Sum (Scan) with CUDA, Mark Harris, NVidia
  5. Книги от Nvidia: GPU gems, GPU gems 2, GPU gems 3. Особенно интересна глава 39 из GPU Gems про Scan.

HDFS

  1. T. White. "Hadoop. The definitive guide", гл. 3 "Hadoop distributed filesystem". (есть русский перевод). 4е издание
  2. Статья про архитектуру HDFS от Константина Швачко (Yahoo!)
  3. Статья про архитектуру HDFS в блоге HortonWorks (Китайская копия :))
  4. Что в действительности делает SNN
  5. Выдержка из курсов Яндекс про HDFS