Суперкомпьютерные технологии в задачах моделирования Цель курса: сформировать представление о современных методах моделирования, направленных на решение научных и инженерных задач, с использованием высокопроизводительных вычислительных систем. Задачи: рассмотреть наиболее известные и перспективные методы моделирования на примере конкретных задач из различных областей знаний; познакомиться с архитектурой современных суперкомпьютерных систем; получить практические навыки по работе с некоторыми существующими библиотеками и прикладными программами, позволяющими выполнять высокопроизводительные вычисления; сформировать интерес к научно-исследовательской работе в области моделирования и суперкомпьютерных технологий. Тема 1. Введение в дисциплину Лекция 1. Введение Тест 1 Тема 2. Методы моделирования Лекция 2. Методы моделирования: Часть 1 Лекция 2. Методы моделирования: Часть 2 Метод Монте-Карло Клеточный автомат Игра «Жизнь» Метод конечных разностей Построение модели логических операций средствами нейронной сети Подготовка к работе с LAMMPS Тест 2 Тема 3. Архитектуры суперкомпьютеров Лекция 3. Архитектуры суперкомпьютеров: Часть 1 Лекция 3. Архитектуры суперкомпьютеров: Часть 2 Тест 3 Тема 4. Программы, языки и библиотеки для параллельных вычислений Лекция 4. Программы, языки и библиотеки для параллельных вычислений Параллельная реализация метода Монте-Карло Параллельная реализация игры «Жизнь» средствами OpenMP Задача о загрузке судна Создание нейронной сети классификации одежды Самостоятельные работы Установка CUDA toolkit Создание проекта на языке DPC++ Подготовка к работе с библиотекой MPI Подготовка к работе со стандартом OpenACC Настройка OpenMP проекта в Visual Studio Основы работы с PyCUDA Работа с threading и multiprocessing в Python Настройка проекта OpenCL Модель параллельного программирования Task в Maple Подготовка к работе с AMD HIP Установка CUDA под операционной системой Linux Debian 11 Настройка OpenMP проекта в Code::Blocks под операционной системой Linux Debian 11 Вычисления на CPU средствами Matlab Parallel Computing Toolbox: параллельный цикл parfor Вычисления на GPU средствами Matlab Parallel Computing Toolbox Вычисления на CPU средствами Matlab Parallel Computing Toolbox: конструкция spmd Тест 4 Тема 5. Программы, языки и библиотеки обработки, анализа и визуализации данных Лекция 5. Программы, языки и библиотеки обработки, анализа и визуализации данных Работа с графами и визуализация Визуализация игры жизнь средствами Python Обработка и визуализация данных в Python Решение задачи N-тел на GPU средствами NVIDIA и визуализация на основе OpenGL Самостоятельные работы Визуализация моделирования в Python Библиотека Matplotlib в Python: построение графиков Создание OpenGL проекта в Visual Studio Визуализация моделирования средствами языка C++ и библиотеки OpenGl на примере клеточного автомата «Игра жизнь» Построение графиков с погрешностями в Excel (архив данных - скачать )Основы работы с библиотеками SciPy и NumPy Создание оконных приложений с помощью Python и Tkinter Визуализация данных средствами языка Python, библиотек Tkinter и Matplotlib Создание формы с графиком в Visual Studio C++ Визуализация графов средствами языка Python и библиотеки igraph Визуализация игры Жизнь в ParaView Визуализация данных средствами языка Asymptote Основы работы с Pandas 3D визуализация средствами python и matplotlib (архив данных - скачать ) Тест 5 Проект реализуется победителем Конкурса на предоставление грантов преподавателям магистратуры 2020/2021 благотворительной программы «Стипендиальная программа Владимира Потанина» Благотворительного фонда Владимира Потанина.
Статистика
Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0
