Параллельные и распределенные вычисления 2023s — различия между версиями

Материал из Public ATP Wiki
Перейти к: навигация, поиск
(Лекции)
(Лекции)
Строка 17: Строка 17:
 
** [https://drive.google.com/drive/folders/0B2n4K2J_6IZdfm54OF8zMmd6aVQ0U0Y0MjFsdWdudFkxODJRVWFUcUt6bmdHUkNsYmMxRHM?resourcekey=0-wyYPEDg_OIF6mj1-4o8bLw&usp=sharing Семинары]
 
** [https://drive.google.com/drive/folders/0B2n4K2J_6IZdfm54OF8zMmd6aVQ0U0Y0MjFsdWdudFkxODJRVWFUcUt6bmdHUkNsYmMxRHM?resourcekey=0-wyYPEDg_OIF6mj1-4o8bLw&usp=sharing Семинары]
 
* 2021 г.  
 
* 2021 г.  
** [ Лекции]
+
** [https://drive.google.com/drive/folders/0B2n4K2J_6IZdfnNPS3JFdEdpTHM5aVFZR3dmdnlrdFNKcjlfa0dLY0lFb2l3cmtsM2VXT2s?resourcekey=0-rE3AAeTCn3pf0dgfGS86Qg&usp=sharing Лекции]
** [ Семинары]
+
** [https://drive.google.com/drive/folders/0B2n4K2J_6IZdfjBkRmhxc2o3d3NEdzN0RUhFeGtNSmJ6RFl3bzhOSEgzX0ViV2tXNFljbHc?resourcekey=0-t0UekU9AD2iQO6vKFmLUcg&usp=sharing Семинары]
 
* 2022 г. весна
 
* 2022 г. весна
** [ Лекции]
+
** [https://drive.google.com/drive/folders/0B2n4K2J_6IZdflFRaUJveTdvR2REdDVxTkp1cm1VRnRNWmdsSGcxWlI4Y1kyVTJmZWtBWE0?resourcekey=0-sk8F-iNm8_2O8g7SDG24IA&usp=sharing Лекции]
** [ Семинары]
+
** [https://drive.google.com/drive/folders/0B2n4K2J_6IZdfllmTmtMbk44V0ZkT2xtc0dXbWoweGlDQmRSTE5lT0o5dk1yd3FaOTFZOEE?resourcekey=0-P5pBLFMpgXuVvFn8dB4nXA&usp=sharing Семинары]
* 2022 г. осень
 
** [ Лекции]
 
** [ Семинары]
 
  
 
===== Семинары =====
 
===== Семинары =====

Версия 18:21, 15 февраля 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
  • Семинаристы
  • Учебные ассистенты


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.

[ Репозиторий с домашками]

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

Сдавать и исправлять домашки можно 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