Параллельные и распределенные вычисления 2023s — различия между версиями

Материал из Public ATP Wiki
Перейти к: навигация, поиск
(→‎Технические ссылки)
(→‎Технические ссылки)
Строка 33: Строка 33:
  
 
== Технические ссылки ==
 
== Технические ссылки ==
−
* [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd5pXEleAII2VfBdsNhI4Qon5DoWLfS_2KRBZK7o3E_jN5FUg/viewform?usp=sf_link Форма для проблем с инфраструктурой АТП]
+
* [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd_JxfMFOcWdaXKLC8sydJlDtwRG-B6Puiia_h3GqORXEDUKA/viewform?usp=sf_link Форма для проблем с инфраструктурой АТП]
 
* В случае проблем с кластером MPI, пишите на '''parallel-cluster-atp@googlegroups.com'''.
 
* В случае проблем с кластером MPI, пишите на '''parallel-cluster-atp@googlegroups.com'''.
  

Версия 21:26, 21 марта 2023

Общие сведения

Материалы занятий

Доступ открыт для всех аккаунтов @phystech.edu.

Лекции
Семинары

Технические ссылки

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
    • Ивченко Олег
    • Долуденко Алексей
    • Ахтямов Павел
    • Липовский Роман
  • Семинаристы
    • Пономаренко Роман
    • Фирсов Андрей
    • Ахтямов Павел
    • Чернецкий Аркадий
    • Ирина
  • Учебные ассистенты
    • Манаков Данила
    • Тугунчинов Максим
    • Копец Максим
    • Эвелина

Критерии получения оценки

Зачет выставляется на основании баллов, полученных в течение семестра.

Домашние задания

Планируется 6 домашних заданий. Проверка включает 2 этапа:

  1. прохождение автоматических тестов (начиная с ДЗ по CUDA).
  2. code review при условии выполненного п.1. Исправления по code review можно делать в течение 1 месяца после 1-го комментария.
Название Мягкий дедлайн Жёсткий дедлайн
PD-2022. MPI 13.03.2023 20.03.2023
PD-2022. CUDA 27.03.2023 03.04.2023
PD-2022. HDFS 10.04.2023 17.04.2023
PD-2022. Map-Reduce 24.04.2023 01.05.2023
PD-2022. Hive 01.05.2023 08.05.2023
PD-2022. Spark 16.05.2023 23.05.2023

Репозиторий с домашками

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

Сдавать и исправлять домашки можно за 1 неделю до начала сессии.

Мини-контрольные

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

Название Дата Длительность
PD-2023s. HDFS & MapReduce 15 мин.
PD-2023s. Hive & Spark 20 мин.
PD-2023s. Zookeeper, Kafka, Cassandra 15 мин.

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

  • PD-2023s. Дописывание. HDFS & MAPREDUCE
  • PD-2023s. Дописывание. Hive & Spark

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
Источник — «http://wiki.atp-fivt.org/index.php?title=Параллельные_и_распределенные_вычисления_2023s&oldid=1820»