МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Новосибирский государственный университет» (НГУ)

Факультет информационных технологий

УТВЕРЖДАЮ

_

"_"200 г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Методы и технологии решения задач на кластерах и грид»

Магистерская программа Высокопроизводительные вычислительные системы

НАПРАВЛЕНИЕ ПОДГОТОВКИ 230100 «ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ

ТЕХНИКА»

Квалификация (степень) выпускника Магистр Форма обучения очная Новосибирск Программа дисциплины «Методы и технологии решения задач на кластерах и грид»

составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО к структуре и результатам освоения основных образовательных программ магистратуры по направлению подготовки «Информатика и вычислительная техника» («Профессиональный цикл. Вариативная часть»), а также задачами, стоящими перед Новосибирским государственным университетом по реализации Программы развития НГУ.

Авторы:

Малышкин Виктор Эммануилович, д.т.н., профессор, Городничев Максим Александрович, ассистент Факультет информационных технологий Кафедра параллельных вычислений 1. Цели освоения дисциплины Целями освоения дисциплины «Методы и технологии решения задач на кластерах и грид» являются:

Формирование представления о современных тенденциях в технологиях разработки параллельных программ для кластеров и распределенных вычислительных систем;

Изучение наиболее распространенных и перспективных технологий разработки программ для кластеров и распределенных вычислительных систем;

Изучение методов статического и динамического планирования распределения вычислений между вычислительными узлами;

Изучение методов и технологий профилирования, отладки параллельных программ;

Изучение особенностей применения технологии фрагментированного программирования на кластерах и в распределенных вычислительных системах;

Формирование представления об использовании библиотек параллельных подпрограмм для разработки прикладных программ;

Формирование представления о необходимости учета особенностей аппаратного и системного программного обеспечения вычислительных систем при разработке и оптимизации параллельных программ.

Выработка навыков разработки параллельных программ для неоднородных вычислительных сред.

Указанные цели в полной мере отвечают основным целям магистерской программы «Высокопроизводительные вычислительные системы»:

«подготовка элитных специалистов для научно-исследовательской, проектноконструкторской и педагогической деятельности в областях с интенсивной деятельностью по разработке и применению современных информационных технологий на основе фундаментального образования, позволяющего выпускникам быстро адаптироваться к меняющимся потребностям общества.

Область профессиональной деятельности связана с решением таких масштабных задач, как технологии снижения риска, уменьшения последствий природных и техногенных катастроф, задачи сейсмологии и цунами, разведка и использование нефтегазовых месторождений, задачи экономики и управления и других».

«Выпускники магистерской программы «Высокопроизводительные вычислительные системы» должны быть способны:

на пользовательском уровне квалифицированно использовать современные аппаратные и программные средства ВВС для достижения оптимального использования их возможностей в различных приложениях в различных предметных областях;

как разработчик-исследователь проводить научные исследования и по их результатам создавать и внедрять:

o новые архитектурные решения для приложений ВВС;

o новые методы конструирования ВВС для использования в специфических предметных областях;»

2. Место дисциплины «Организация вычислений на кластерах и грид» в структуре основной образовательной программы высшего профессионального образования магистратуры по направлению подготовки 230100 «ИНФОРМАТИКА И

ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА»

Дисциплина «Методы и технологии решения задач на кластерах и грид» входит в вариативную часть профессионального цикла ООП по направлению подготовки магистров 230100 «Информатика и вычислительная техника». Изучение данной дисциплины основывается на базовых знаниях студента, поступающего в магистратуру, включая курсы «Вычислительная математика», «Математическая логика и теория алгоритмов», «Логические основы программирования», «Объектно-ориентированное программирование», «Операционные системы», «Основы параллельного программирования», «Методы трансляции и компиляции».

Требования к первоначальному уровню подготовки обучающихся:

Студенты должны знать:

основные понятия и конструкции языков программирования (процедуры, функции, указатели);

основные элементы математической логики;

основы работы в операционных системах семейства Windows;

основы работы в операционных системах семейства GNU/Linux;

основы сетевых протоколов стека TCP/IP;

основы параллельного программирования для систем с общей и распределенной английский язык на уровне чтения технической документации.

Студенты должны уметь:

использовать основные законы естественнонаучных дисциплин для понимания преподаваемой дисциплины;

реализовывать и отлаживать программы на языках программирования высокого реализовывать и отлаживать параллельные программы для систем с общей и разделенной памятью;

использовать правила логического вывода и логические операции при написании программы;

использовать средства операционных систем семейства GNU /Linux для разработки использовать средства операционных систем семейства OS Windows для разработки самостоятельно искать информацию в сети Интернет на русском и английском С другими дисциплинами образовательной программы соотносится следующим образом:

знания, полученные при освоении дисциплины, могут быть использованы при параллельном изучении курсов «Современные проблемы информатики и вычислительной техники», «Организация вычислений на кластерах и грид» при последующем изучении курсов «Вычислительные системы», «Технологии разработки программного обеспечения», в ходе научно-исследовательской практики и при работе над магистерской диссертацией.

при освоении дисциплины могут быть использованы знания, приобретаемые при параллельном освоении курсов «Технология фрагментированного программирования», «Конструирование параллельных алгоритмов и программ», «Формальные модели параллельных вычислений».

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины «Организация вычислений на кластерах и грид»

В результате освоения дисциплины студент должен:

Знать:

принципы организации вычислений на кластерах и распределенных системах, методы и средства разработки параллельных программ для неоднородных вычислительных сред, методы планирования и реализации динамического распределения вычислительной нагрузки между узлами вычислительной системы, методы организации вычислений на объединении кластеров с помощью системы средства организации вычислений в грид-системах на основе пакета Globus-Toolkit, методы организации распределенных вычислений средствами X-Com, методы и средства профилирования и оптимизации параллельных программ, критерии оценки качества параллельных алгоритмов и программ, принципы применения технологии фрагментированного программирования для решения задач в неоднородных вычислительных средах, особенности совместного применения средств программирования систем с распределенной и общей памятью на вычислительных кластерах, принципы построения библиотек параллельных подпрограмм.

Уметь:

проектировать распределенные приложения, разрабатывать параллельные программы с реализацией динамической балансировки загрузки вычислительных узлов (динамическое планирование и осуществление распределения вычислительной загрузки вычислительных узлов), использовать современное программного обеспечения для взаимодействия с вычислительными кластерами и распределенными вычислительными системами, использовать современное программного обеспечение для организации вычислений на кластерах и для построения грид-систем, профилировать и оптимизировать программы, с учетом архитектуры и физического устройства вычислительных систем, оценивать качество параллельных алгоритмов и программ, применять совместно средства программирования систем с распределенной и общей памятью при разработке приложения для вычислительных кластеров, применять технологию фрагментированного программирования для разработки приложений, использовать библиотеки параллельных подпрограмм, формулировать требования к реализации библиотек параллельных программ;

Владеть навыками:

использования системного программного обеспечения кластеров и распределенных систем для сборки, запуска прикладных задач, мониторинга и завершения выполняющихся задач, разработки программ с реализацией динамической балансировки загрузки вычислительных узлов (динамическое планирование и осуществление распределения вычислительной загрузки вычислительных узлов), разработки параллельных программ в средствах MPI и OpenMP, POSIX Threads, в том числе смешанных техниках MPI+OpenMP, MPI+POSIX Threads для вычислительных кластеров, отладки и оптимизации параллельных программ, разработки приложений для кластеров с использованием технологии фрагментированного программирования, эксплуатации кластерных систем и распределенных систем, построенных на основе Globus-Toolkit, NumGRID, X-Com.

В результате освоения дисциплины у учащегося формируются следующие компетенции.

Общекультурные компетенции:

способность совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК-1);

способность к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности (ОК-2);

способность использовать на практике умения и навыки в организации исследовательских и проектных работ, в управлении коллективом (ОК-4);

способность самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности (ОКспособность к профессиональной эксплуатации современного оборудования и приборов (в соответствии с целями магистерской программы) (ОК-7);

способность использовать методы, инструменты проектного управления для планирования, организации научной и практической деятельности в форме проектов Профессиональные компетенции:

способность применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий (ПК-1);

способность на основе знания педагогических приемов принимать непосредственное участие в учебной работе кафедр и других учебных подразделений по профилю направления «Информатика и вычислительная техника» (ПК-2);

способность формировать технические задания и участвовать в разработке аппаратных и/или программных средств вычислительной техники (ПК-4);

способность выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации (ПК-5);

способность применять современные технологии разработки программных комплексов с использованием CASE-средств, контролировать качество разрабатываемых программных продуктов (ПК-6);

способность организовывать работу и руководить коллективами разработчиков аппаратных и/или программных средств информационных и автоматизированных систем (ПК-7);

владеть семантическими, синтаксическими и комбинаторными формальными моделями параллельных вычислений и методами верификации и отладки параллельных программ (ПКС-9);

владеть современным программным инструментарием и методами организации эффективных GRID-вычислений и уметь разрабатывать программы численного моделирования в GRID средах (ПКС-10);

владеть методами и способами конструирования параллельных программ (ПКС-12);

владеть методами и технологиями решения задач на кластерах и в распределенных вычислительных системах (ПКС-17);

уметь использовать существующие библиотеки численного моделирования и знать их реализации для разных вычислительных архитектур (ПКС-18).

4. Структура и содержание дисциплины «Организация вычислений на кластерах и Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 зачетных единиц (180 учебных часа).

Магистерская программа предусматривает для освоения дисциплины 3 зачетные единицы в первом семестре магистратуры и 2 зачетные единицы – во втором.

средств программирования систем реализация динамических свойств вычислительных систем.

приложений для кластеров и грид BOINC, Condor План лекционных занятий 1. Введение. Цели и задачи курса. Системное программное обеспечение кластеров и распределенных систем.

1.1. Области применения вычислительных систем, классы задач. Проблемы разработки программ для кластеров и распределенных систем.

1.2. Обзор средств системного программного обеспечения кластеров для разработки, выполнения, мониторинга задач.

1.3. Обзор средств системного программного обеспечения распределенных систем для разработки, выполнения, мониторинга задач.

2. Обзор средств параллельного программирования MPI, OpenMP, POSIX Threads.

Принципы совместного использования средств программирования систем с общей и разделенной памятью.

2.1. Средства программирования систем с разделенной памятью. Стандарты MPI.

2.2. Средства программирования систем с общей памятью. Стандарты OpenMP. POSIX 2.3. Совместное использование средств MPI, OpenMP, POSIX Threads.

3. Отладка и оптимизация параллельных программ.

3.1. Методы и средства отладки параллельных программ для систем с общей памятью.

3.2. Методы и средства отладки параллельных программ для систем с разделенной 3.3. Оптимизация программ для систем с общей памятью.

3.4. Оптимизация программ для систем с разделенной памятью.

3.5. Оптимизация программ использующих совместно технологии параллельного программирования для систем с общей и разделенной памятью.

4. Методы планирования распределения вычислительной нагрузки в параллельных программах в т.ч. для неоднородных вычислительных систем.

4.1. Понятие вычислительной нагрузки. Задача распределения вычислений в параллельных системах. Формальная постановка задачи оптимального распределения 4.2. Методы планирования распределения вычислительной нагрузки для программ численного моделирования.

5. Динамические свойства параллельных программ, реализация динамических свойств в т.ч.

для неоднородных вычислительных систем.

5.1. Определение динамических свойств параллельных программ: автоматическая настройка на предоставляемые ресурсы, динамическое перераспределение вычислений, надежность.

5.2. Методы автоматической настройки на предоставляемые ресурсы.

5.3. Методы динамического перераспределения вычислений.

5.4. Методы обеспечения надежности параллельных программ.

6. Применение технологии фрагментированного программирования в разработке приложений для кластеров и грид.

6.1. Обзор технологии фрагментированного программирования 6.2. Разработка программ в технологии фрагментированного программирования 6.3. Особенности разработки фрагментированных программ для кластеров и распределенных вычислительных систем.

7. Техники решения задач в распределенных системах, построенных с помощью средств Globus-Toolkit, NumGRID, X-Com, BOINC, Condor 7.1. Обзор организации систем Globus-Toolkit, NumGRID, X-Com, BOINC, Condor 7.2. Особенности решения задач в системах Globus-Toolkit, NumGRID, X-Com, BOINC, 8. Библиотеки параллельных программ 8.1. Требования, предъявляемые к библиотекам параллельных подпрограмм, 8.2. Обзор распространенных библиотек параллельных подпрограмм для решения задач численного моделирования 9. Тенденции развития методов и технологий решения задач на кластерах и в распределенных вычислительных системах 9.1. Обзор средств разработки программ Т-система, Charm++, UPC, S-Net 9.2. Проблемы разработки масштабируемых программ для перспективных вычислительных комплексов.

План лабораторных работ 1. Разработка параллельных программ с использованием библиотек, реализующих стандарты MPI. Решение типичных задач численного моделирования.

2. Разработка параллельных программ с использованием средств OpenMP и POSIX 3. Совместное использование средств MPI, Open MP, POSIX Threads в разработке параллельных программ.

4. Профилирование и оптимизация параллельных программ, реализованных в средствах 5. Профилирование и оптимизация многопоточных программ.

6. Применение библиотек для разбиения графов к реализации планирования распределения вычислений в программах численного моделирования.

7. Реализация динамического перераспределения вычислений в асинхронных программах.

8. Разработка фрагментированных программ для кластеров и распределенных систем, построенных на основе средств NumGRID 9. Решение задач в распределенных системах, построенных с помощью средств GlobusToolkit, NumGRID, X-Com, BOINC, Condor 10. Решение задач в системах Т-система, Charm++, UPC, S-Net.

11. Использование библиотек численных подпрограмм в разработке программ численного моделирования 12. Разработка библиотек параллельных подпрограмм с обеспечением реализации динамических свойств 5. Образовательные технологии В ходе преподавания дисциплины используются следующие виды организации учебного процесса: лекции, лабораторные работы, самостоятельная работа.

Лекции излагаются с применением мультимедийных презентаций. Изложение нового материала предваряется кратким обзором и обсуждением предыдущих тем занятий с целью восстановления контекста изложения и закрепления студентами изученного материала.

Лекция завершается обсуждением изложенной темы, ответами на вопрос студентов.

Конспекты лекций и мультимедийные презентации лекций доступны на сайте кафедры и высылаются студентам по электронной почте предварительно, что позволяет реализовать технологию опережающей самостоятельной работы и уделить больше времени интерактивной работе в ходе аудиторных занятий. В ходе лекций анализируются типичные случаи проблемные ситуации в практической организации вычислений в распределенных системах и грид и через обсуждение со студентами выявляются и демонстрируются варианты решения этих проблем (технология case-studies). Вопросы, появившиеся в процессе самостоятельной работы с лекционными материалами, студенты могут задавать преподавателю по электронной почте и получать ответ также по почте или в ходе следующего аудиторного занятия.

Методические материалы к лабораторным работам размещаются на сайте кафедры и предоставляются студентам по электронной почте предварительно, что позволяет реализовать технологию опережающей самостоятельной работы и уделить больше времени интерактивной работе в ходе аудиторных занятий. С помощью технологии работы в команде студенты учатся решать задачи в коллективе с распределением полномочий (ролей) и ответственности за решение общей задачи. Каждый студент имеет возможность отработать модели поведения в ролях лидера команды и рядового исполнителя. Технология проблемного обучения используется в работах по реализации программ, реализующих динамическое перераспределение вычислений, библиотек параллельных подпрограмм.

Студенты должны сформулировать обоснованные требования к соответствующим программным продуктам, проанализировать существующие решения, обосновать выбор проектных решений и построить работающие системы, которые удовлетворяли бы поставленным требованиям. В ходе лабораторных работ применяется оригинальная разработка отдела МОВВС ИВМиМГ СО РАН система организации распределенных вычислений на объединении кластеров NumGRID. Использование этой системы в образовательном процессе позволяет на практическом примере дать студентам представление об этапах работы над программной системой, показать происхождение требований к проекту, показать, как был сделан и как был обоснован выбор проектных решений, и как они были реализованы. Студенты принимают участие в развитии проекта и таким образом понимают системные основания для выбора реализационных решений при разработке и оптимизации прикладных программ.

В самостоятельной работе применяются технологии проблемного обучения, контекстного обучения, обучения на основе опыта, междисциплинарное обучение. Студенты получают задания по разработке библиотек параллельных подпрограмм и распределенных структур данных. В ходе исполнения задания студенты выявляют связи между теорией, изложенной в лекциях и освоенной самостоятельно, и конкретной проблемной ситуацией (контекстное обучение). Студенты применяют знания и опыт, полученные в ходе освоения предыдущего материала курса и материала других, ранее изученных дисциплин, для решения поставленных задач (обучение на основе опыта, междисциплинарное обучение).

Выполнение лабораторных и самостоятельных работ предполагает широкое применение информационных технологий, которое начинается с поиска информации в сети Интернет и заканчивается оформлением отчетов с использованием программных средств оформления текстов и графического материала. Студенты применяют программные средства для удаленного доступа к высокопроизводительным вычислительным системам, для общения между собой в ходе командной работы и для общения с преподавателем.

Для выполнения практических работ студенты получают доступ к современным высокопроизводительным системам Сибирского суперкомпьютерного центра (ИВМиМГ СО РАН), оборудованию отдела МОВВС ИВМиМГ СО РАН, оборудованию НГУ.

Все виды учебных работ могут быть адаптированы с учетом актуальных знаний и умений конкретных студентов индивидуально для каждого студента (технология индивидуального обучения). Приветствуется самостоятельная формулировка задач студентами для лабораторных и самостоятельных работ. Преуспевающие студенты участвуют в разработке заданий и соответствующих методических указаний для студентов основной группы.

Магистранты приглашаются к участию в качестве слушателей и с докладами по тематике курса в традиционной конференции молодых ученых, проводимой ежегодно в апреле, в ИВМ и МГ СО РАН. Программный комитет конференции, включающий ведущих ученых ИВМ и МГ СО РАН, выполняет отбор докладов. Предусмотрено премирование студентов, занявших первые три места в своей секции.

(http://ssd.sscc.ru/school/index.html), проводимых кафедрой ПВ НГУ на базе отдела МОВВС СО РАН. В ходе школы студенты выполняют проекты, связанные с тематикой курса, в группах по 2-3 человека. Преуспевающие магистранты получают руководство группой из младших студентов. Проекты предусматривают решение одной из подзадач реальных научных проектов отдела МОВВС. Таким образом, студенты имеют возможность получить опыт работы в научном учреждении над реальными проектами в кооперации с другими студентами и сотрудниками научного института.

Магистранты обязаны посещать семинары отдела МОВВС ИВМиМГ СО РАН соответствующие тематике курса. О проведении семинаров студенты извещаются по электронной почте.

В целом, объем занятий, проводимых в интерактивной форме, составляет порядка процентов от объема всех занятий.

6. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов В качестве самостоятельной работы студентам предлагаются курсовые проекты и рефераты.

В качестве методического обеспечения студентам предоставляются лекционные материалы, описания лабораторных и самостоятельных работ, базовый список литературы и электронных ресурсов, содержащих сведения и программное обеспечение, необходимые для выполнения самостоятельных работ. Примерный список приведен ниже. При выдаче задания студенту передается актуализированный список. Для выполнения работ студентам предоставляется доступ к информационным ресурсам отдела МОВВС СО РАН, современному высокопроизводительному вычислительному оборудованию отдела МОВВС СО РАН, Сибирского суперкомпьютерного центра ИВМиМГ СО РАН, НГУ.

Контролирующие материалы включают набор заданий для самостоятельной работы, списки вопросов для защиты лабораторных работ, сдачи зачета, перечень тем рефератов и курсовых работ. Текущий и промежуточный контроль осуществляется на основе бально-рейтинговой системы, принятой в образовательной программе.

Примерный перечень тем курсовых проектов 1. Разработка библиотеки параллельных программ для решения задач линейной алгебры.

2. Разработка библиотеки распределенных структур данных.

3. Разработка приложений для системы распределенных вычислений BOINC 4. Разработка приложений для системы распределенных вычислений NumGRID 5. Разработка алгоритмов и прототипов функций коллективного взаимодействия для системы NumGRID Перечень примерных тем рефератов 1. Обзор библиотек параллельных подпрограмм для численного моделирования.

2. Обзор крупномасштабных вычислительных задач.

3. Обеспечение надежности вычислений в распределенных вычислительных системах.

4. Исторический обзор развития средств параллельного программирования.

Текущий контроль. В течение семестра контролируются навыки и теоретические знания путем защиты лабораторных работ. Выполнение лабораторных работ является обязательным для всех студентов, результаты текущего контроля служат основанием для выставления оценок в ведомость контрольной недели на факультете. Контроль осуществляется на основе бально-рейтинговой системы, принятой в образовательной программе.

Промежуточный контроль. Для контроля усвоения дисциплины учебным планом предусмотрен дифференцированный зачет. Перечень контрольных билетов приведён ниже. К зачету допускаются студенты, выполнившие все лабораторные работы, предусмотренные преподавателем. Контроль осуществляется на основе бально-рейтинговой системы, принятой в образовательной программе.

Перечень примерных контрольных вопросов:

1. Дайте обзор типов вычислительных систем и областей применения различных 2. Принципы организации вычислений на кластерах.

3. Принципы организации вычислений на грид-системах.

1. Особенности средств программирования для систем с общей и распределенной 2. Особенности совместного применения средств программирования для систем с общей и распределенной памятью.

3. Понятие потокобезопасного (thread-safe) кода.

1. Особенности отладки параллельных программ с общей и распределенной 2. В каких целях применяется профилирование программ 3. Дайте обзор архитектурных особенностей кластеров, которые необходимо учитывать при оптимизации параллельных программ.

4. Проблемы реализации эффективных программ в неоднородных вычислительных 1. Понятие вычислительной загрузки и распределения вычислений в параллельных 2. Формальная постановка задачи распределения вычислений в параллельных 3. Обзор методов разбиения графов для планирования распределения вычислений в программах численного моделирования.

1. Понятие динамических свойств параллельных программ.

2. Задача динамического распределения вычислительной нагрузки и методы ее 1. Принципы технологии фрагментированного программирования 2. Особенности разработки фрагментированных программ для кластеров и распределенных вычислительных систем 1. Назовите задачи объединения высокопроизводительных вычислительных систем, требования к объединению.

2. Назовите требования к устройству системы NumGRID и основные проектные 1. Принципы построения библиотек параллельных подпрограмм 2. Обзор библиотек параллельных программ для решения задач численного 1. Обзор тенденций развития методов и технологий разработки программ для кластеров и распределенных вычислительных систем 2. Потребности науки и промышленности в крупномасштабных вычислениях. Обзор крупномасштабных актуальных вычислительных задач.

7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины «Организация вычислений на кластерах и грид»

а) основная литература:

1. Э. Таненбаум, М. ванн Стеен. Распределенные системы. Принципы и парадигмы. – СПб. Питер, 2003. – 877 с. ISBN 5-272-00053- 2. Вальковский В.А., Малышкин В.Э. Синтез параллельных программ и систем на вычислительных моделях. Издательство "Наука", Сибирское отд-е, Новосибирск, 1988г. 129 стр. (V.Valkovskii, V.Malyshkin. Parallel Programs and Systems Synthesis on the basis of Computational Models. Nauka, Novosibirsk, 1988, pp.129) 3. V.E.Malyshkin, A.A.Romanenko. GEPARD. General Parallel Debugger for MVS-1000/M.

In LNCS, vol. 2763, 2003, Springer Verlag, pp 519-523.

4. Kraeva M.A., Malyshkin V.E. Assembly Technology for Parallel Realization of Numerical Models on MIMD-Multicomputers. In the Journal on Future Generation Computer Systems.

Elsiever Science, Vol.17 (2001), No. 6, pp. 755-765.

5. В.Э.Малышкин. Введение в параллельное программирование мультикомпьютеров.

Новосибирск, 2003, ИВМ и МГ СО РАН, 268 стр.

6. A.A. Dushechkin, M.A. Gorodnichev, D. Fougere, V.E. Malyshkin, B. Roux.

ORGANIZATION OF INTER-CLUSTER COMMUNICATIONS IN THE NumGRID

SYSTEM // In proc. of the 3rd International Conference "Distributed computing and Grid technologies in science and education", Dubna, June 30 -- July 4, 2008.

7. D.Fougere, M.Gorodnichev, N.Malyshkin, V.Malyshkin, A. Merkulov, B.Roux. NumGrid Middleware: MPI Support for Computational Grids. PaCT 2005, LNCS 3606, pp. 452–456, 2005, Springer Verlag.

8. Абрамов С.М. Суперкомпьютерные технологии России: объективные потребности и реальные возможности // CAD/cam/cae Observer #2 (54), 2010, с. 1- 9. Victor Malyshkin, Vladislav Perepelkin. Optimization of parallel execution of numerical programs in LuNA fragmented programming system. Proceedings of the Second RussiaTaiwan conference on Methods and tools of parallel programming multicomputers, Springer-Verlag Berlin, Heidelberg, 2010.

10. Андреев С.С., Давыдов А.А., Дбар С.А., Лацис А.О., Плоткина Е.А. О моделях и технологиях программирования суперкомпьютеров с нетрадиционной архитектурой //Труды Международной суперкомпьютерной конференции "Научный сервис в сети Интернет: суперкомпьютерные центры и задачи". г. Новороссийск, 20-25 сентября 2010 г. стр. 186-187 (CD) ISBN 978-5-211-05916- 11. А. А. Кузнецов, В. А. Роганов. Поддержка топологии вычислительного пространства в системе OpenTS // Программные системы: теория приложения : электрон. научн.

журн. 2010. N3(3), с. 93-106. URL: http://psta.psiras.ru/read/psta2010_3_93-106.pdf 12. R. Chow and T. Johnson, Distributed Operating Systems & Algorithms, Addison-Wesley (1997) ISBN 0-201-49838- 13. G. Coulouris, J. Dollimore, and T. Kindberg, Distributed Systems: Concepts & Design, 3rd edition, Addison-Wesley (2001) ISBN 0-201-61918- 14. D. L. Galli, Distributed Operating Systems, Prentice-Hall (2000) ISBN 0-13-079843- 15. Ian Forster, Carl Kesselman, Steven Tuecke. The Anatomy of the Grid. Enabling Scalable Virtual Organizations.

http://www.globus.org/alliance/publications/papers/anatomy.pdf 16. Ian Forster, Carl Kesselman, Jeffrey M. Nick, Steven Tuecke. The Physiology of the Grid.

An Open Grid Services Architecture for Distributed Systems Integration.

http://www.globus.org/alliance/publications/papers/ogsa.pdf б) дополнительная литература 1. Криштофик А.М., Заднепровский В.Ф. Использование суперкомпьютерных технологий для решения актуальных задач нефтегазового сервиса // Третья Международная научная конференция «Суперкомпьютерные системы и их применение» (SSA'2010):

доклады конференции (25-27 мая 2010 года, Минск). - Минск: ОИПИ НАН Беларуси, 2010. - Т. 2. С. 178-184.

2. Горбунов В.С., Лацис А.О., Иванов А.Н. О построении суперкомпьютеров на основе интерфейса PCE-EXPRESS //Материалы международной научно-технической конференции "Суперкомпьютерные технологии: разработка, программирование, применение" (СКТ-2010), 27 сентября — 2 октября 2010, Дивноморское, Россия. — Таганрог: Издательство Технологического института Южного федерального университета, том 1, стр. 55—57. ISBN 978-5-8327-0383-1.

3. T. L. Casavant and M. Singhal, Distributed Computing Systems, IEEE Computer Society Press (1994) ISBN 0-8186-3032- 4. C. Leopold, Parallel and Distributed Computing, John Wiley & Sons (2001) ISBN 0-471G. J. Nutt, Centralized and Distributed Operating Systems, Prentice-Hall (1992) ISBN 0в) программное обеспечение и Интернет-ресурсы:

1. ОС Linux, компиляторы языка Си 2. Доступ в интернет по протоколам HTTP и SSH для доступа к ресурсам кафедры 3. OpenOffice/MS Office (Word, Excel, PowerPoint).

4. SSH-клиент (PuTTY) 5. Пакет программного обеспечения для построения грид Globus Toolkit www.globus.org/toolkit 6. Программная система NumGRID, доступна в отделе МОВВС ИВМиМГ СО РАН 7. Система управления задачами MOSIX: www.mosix.cs.huji.ac.il 8. Система управления распределенными заданиями Condor: www.cs.wisc.edu/condor 9. Библиотека MPICH, реализующая стандарты передачи сообщений MPI:

www.mcs.anl.gov/mpi/mpich 10. Система программирования CHARM++. http://charm.cs.uiuc.edu 11. Система программирования S-Net http://www.snet-home.org/ 12. Система программирования OpenTS http://skif.pereslavl.ru/psi-info/rcms-open.ts/index.ru.html 8. Материально-техническое обеспечение дисциплины Аудиторный класс Компьютерный класс Ноутбук и мультимедиа проектор для презентаций Обеспечен доступ с персональных компьютеров и ноутбуков к вычислительным и информационным ресурсам и услугам локальной сети отдела МОВВС ИВМ и МГ СО РАН, Сибирского суперкомпьютерного центра ИВМиМГ СО РАН, НГУ. Предоставляется возможность выполнения лабораторных работ в терминальном классе ИВМ и МГ СО РАН.

Рецензент (ы) _ Программа одобрена на заседании Методической комиссии ФИТ от _ года, протокол №