高性能计算与并行计算教学计划

高性能计算与并行计算教学计划汇报人：XX2024-01-13目录contents课程介绍与目标高性能计算基础并行算法设计并行编程技术高性能计算应用实例高性能计算资源与使用课程总结与展望01课程介绍与目标并行计算概念将大型计算任务分解成若干小任务，在多个处理器上同时执行，以加快计算速度。高性能计算与并行计算关系高性能计算通常采用并行计算技术，以提高计算效率。高性能计算定义利用高性能计算机进行大规模科学计算和数据处理的技术。高性能计算与并行计算概述知识目标掌握高性能计算与并行计算的基本原理、算法和技术。能力目标能够运用所学知识进行高性能计算和并行计算程序设计和优化。素质目标培养学生的创新能力和团队协作精神，提高解决实际问题的能力。课程目标与要求课程实验与项目安排实验课程和项目实践，让学生亲身参与高性能计算和并行计算的实践过程。高性能计算应用探讨高性能计算在科学计算、工程模拟、大数据分析等领域的应用案例。并行编程技术介绍MPI、OpenMP等并行编程框架，以及CUDA等GPU编程技术。高性能计算基础介绍高性能计算机体系结构、存储系统、网络系统等基础知识。并行计算原理讲解并行计算模型、并行算法设计、并行程序性能评价等内容。课程内容与安排02高性能计算基础指令集体系结构介绍计算机指令集的基本概念、分类和特点，以及不同指令集对高性能计算的影响。存储器层次结构详细阐述计算机的存储器层次结构，包括寄存器、高速缓存、主存和磁盘等，以及它们对高性能计算性能的影响。互连网络介绍计算机内部的互连网络，如总线、交叉开关和多级互连网络等，以及它们对并行计算通信性能的影响。计算机体系结构Flynn分类法01阐述Flynn分类法的基本思想，包括SISD、SIMD、MISD和MIMD等四类计算模型的特点和适用场景。进程与线程02介绍进程与线程的基本概念、区别和联系，以及它们在并行计算中的角色和作用。并行编程模型03详细阐述常见的并行编程模型，如消息传递模型（MPI）、共享内存模型（OpenMP）和数据并行模型（CUDA）等，以及它们的编程原理和实现方法。并行计算模型高性能计算评价指标介绍高性能计算中常用的性能指标，如执行时间、吞吐量、加速比和效率等，以及它们的计算方法和评价意义。基准测试程序阐述基准测试程序的概念、作用和设计原则，以及常见的基准测试程序，如LINPACK、HPL和PARSEC等。性能优化技术详细阐述高性能计算中常用的性能优化技术，如任务划分、负载均衡、数据局部性和并行I/O等，以及它们的实现方法和效果评估。性能指标03并行算法设计03数据依赖与通信开销分析数据依赖对并行计算的影响，以及减少通信开销的策略和方法。01并行计算模型介绍常见的并行计算模型，如SIMD、MIMD、SPMD等，并分析其特点和适用场景。02并行度与粒度阐述并行度和粒度的概念，讨论如何选择合适的并行度和粒度以实现高效的并行计算。并行算法基本概念将问题分解为多个独立的子任务，并行执行这些子任务以加快计算速度。任务并行化对数据进行分块处理，并行地对每个数据块执行相同的操作。数据并行化将计算过程划分为多个阶段，每个阶段处理一部分数据，并行执行不同阶段的操作。流水线并行化常见并行算法设计策略并行化策略分析分析矩阵乘法的并行化策略，如分块乘法、Strassen算法等，并比较其优缺点。并行算法实现与性能评估详细阐述并行算法的实现过程，包括数据划分、任务调度、通信优化等，并对算法的性能进行评估和分析。矩阵乘法问题描述介绍矩阵乘法的基本概念和计算方法。实例分析：矩阵乘法并行化04并行编程技术介绍MPI（MessagePassingInterface）的基本概念、发展历程和应用领域。MPI概述讲解如何安装和配置MPI环境，以及常见的MPI实现库（如MPICH、OpenMPI等）。MPI环境配置详细阐述MPI中的点对点通信、集合通信等基本通信方式，以及相应的函数接口和使用方法。MPI基本通信介绍MPI的高级特性，如非阻塞通信、组通信、进程拓扑等，以及如何利用这些特性编写高效的并行程序。MPI高级特性MPI编程基础OpenMP编程基础OpenMP概述介绍OpenMP的基本概念、发展历程和应用领域，以及OpenMP与MPI的区别和联系。OpenMP并行编程模型详细阐述OpenMP的并行编程模型，包括并行区域、工作共享、任务并行等核心概念。OpenMP常用指令介绍OpenMP中常用的指令，如并行化指令、同步指令、数据共享和私有指令等，以及这些指令的使用方法和注意事项。OpenMP性能优化讲解如何针对OpenMP程序进行性能优化，包括减少同步开销、优化内存访问模式、利用向量化等技术手段。CUDA概述介绍CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）的基本概念、发展历程和应用领域，以及CUDA与OpenMP、MPI的区别和联系。CUDA常用API介绍CUDA中常用的API函数，如内存管理函数、核函数调用函数、同步函数等，以及这些函数的使用方法和注意事项。CUDA性能优化讲解如何针对CUDA程序进行性能优化，包括优化内存访问模式、利用并行化指令、减少数据传输开销等技术手段。同时介绍一些常用的CUDA性能分析工具和使用方法。CUDA编程模型详细阐述CUDA的编程模型，包括主机和设备之间的交互方式、线程层次结构、内存层次结构等核心概念。CUDA编程基础05高性能计算应用实例气候模型使用高性能计算机进行全球气候模拟，以预测长期气候变化趋势。天气预报通过高性能计算对大气、海洋等环境因素进行实时模拟和数据分析，提高天气预报的准确性和时效性。灾害预警借助高性能计算对极端天气事件进行模拟和预测，为灾害预警和应急响应提供科学依据。气象模拟与预测基因测序利用高性能计算处理大规模的基因数据，加速基因测序和分析过程。蛋白质结构预测通过高性能计算模拟蛋白质折叠过程，以预测蛋白质的三维结构。药物设计运用高性能计算进行分子对接和虚拟筛选，辅助新药设计和开发。生物信息学应用030201汽车工程运用高性能计算对汽车流场进行模拟，以降低风阻、提高燃油经济性和行驶稳定性。能源工程通过高性能计算模拟油气藏开发过程中的多相流动，提高油气采收率。飞行器设计借助高性能计算对飞行器气动性能进行精确模拟，优化飞行器设计。计算流体动力学应用06高性能计算资源与使用国家超级计算中心概述国家超级计算中心是国家级的高性能计算基础设施，提供强大的计算能力和数据存储服务，支持科研、工程、教育等领域的高性能计算和数据分析需求。典型国家超级计算中心介绍国内外典型的国家超级计算中心，如中国的天河系列、美国的Summit和Sierra等，包括它们的硬件配置、性能指标和服务内容。国家超级计算中心介绍校园高性能计算资源概述校园高性能计算资源是学校提供的高性能计算和数据分析服务，包括计算机集群、云计算平台、GPU服务器等，支持教学和科研活动。典型校园高性能计算资源介绍国内外典型的高校高性能计算资源，如清华大学的“探索100”集群、斯坦福大学的SCG集群等，包括它们的硬件配置、性能指标和服务内容。校园高性能计算资源介绍高性能计算资源申请与使用流程提供几个高性能计算资源使用的案例，包括不同学科领域的科研项目和工程应用，帮助学生了解高性能计算在实际问题中的应用。高性能计算资源使用案例介绍申请高性能计算资源的一般流程，包括填写申请表格、提交项目计划书、等待审核结果等步骤。申请高性能计算资源的流程说明在使用高性能计算资源时需要注意的事项，如遵守使用规定、合理分配计算资源、保护数据安全等。使用高性能计算资源的注意事项07课程总结与展望课程重点内容回顾高性能计算基本概念并行计算原理与技术高性能计算硬件平台高性能计算软件工具介绍了高性能计算的定义、特点、应用领域以及发展历程。详细讲解了并行计算的基本原理、并行算法设计、并行编程模型以及常用并行计算框架。介绍了当前主流的高性能计算硬件平台，包括CPU、GPU、FPGA等，以及它们的性能特点和适用场景。讲解了高性能计算中常用的软件工具，如编译器、调试器、性能分析工具等，以及它们的使用方法和技巧。123学生分组完成了一个基于MPI或OpenMP的并行计算课程项目，实现了对大规模数据的处理和分析，取得了显著的加速效果。并行计算课程项目学生结合实际应用场景，设计并实现了基于高性能计算的应用案例，如气象模拟、基因测序、图像处理等。高性能计算应用案例学生分享了在高性能计算与并行计算课程学习过程中的心得与体会，包括知识掌握、技能提升、团队协作等方面的收获。课程学习心得与体会学生作品展示与点评高性能计算技术发展趋势随着摩尔定律的失效和异构计算的兴起，未来高性能计算技术将更加注重能效比和可扩展性，同时人工智能、量子计算等新技术也将为高性能计算