Ferramentas para HPC

O obxectivo desta materia é que o alumnado se familiarice cos tipos de aplicación máis comúns que son susceptibles de precisar a utilización de HPC, así como que coñezan as ferramentas e as implementacións existentes para cada unha delas, entendendo ademais os retos que hai que abordar para a súa paralelización e mellora do rendemento. Isto permitirá ao estudante adquirir un coñecemento xeral do mundo HPC e das súas diferentes aplicacións.

Ademais, o alumno aprenderá que ferramentas ten á súa disposición para a caracterización do rendemento en contornos HPC, e como se poden empregar estas para abordar o proceso de paralelización e mellora do rendemento dunha aplicación nunha determinada plataforma. Isto permitiralle ao estudante ser capaz de analizar o rendemento esperable desa aplicación nese sistema, identificando ademais os puntos quentes sobre os que centrar os seus esforzos de optimización.

Finalmente, o alumnado aprenderá que alternativas tecnolóxicas existen para despregar unha aplicación HPC de forma rápida e eficiente. Isto permitirá ao alumno ser capaz de distribuír aplicacións HPC de xeito sinxelo e eficaz en distintas contornos.

* Estudo dos principais tipos de aplicación en contornas HPC

Para cada tipo mostrarase:
1. Descrición formal do problema.
2. Retos para a súa paralelización e mellora do rendemento.
3. Solucións existentes.

* Ferramentas para a compilación e optimización de software en contornas HPC

1. Proceso de compilación, optimización e xeración de código nun
compilador.
2. Optimización de código a través do compilador.
3. Paralelización e vectorización automáticas.
4. Ferramentas para a automatización da construción do software.

* Ferramentas para a caracterización e representación do rendemento das aplicacións HPC

1. Uso de ferramentas para a caracterización do rendemento das
aplicacións, tais como monitores software ou contadores hardware.
2. Detección de puntos quentes sobre os que incidir no proceso de
optimización.
3. Aplicación de modelos do rendemento a este proceso.
4. Ferramentas para a representación do rendemento dunha aplicación.

* Ferramentas para o despregamento de aplicacións de IA en contornas HPC

1. Adestramento e despregamento de modelos de Aprendizaxe Profundo
en contornas HPC.
2. Uso de contedores para facilitar o despregamento de aplicacións
HPC.

Bibliografía básica:

[1] Computer Architecture: A Quantitative Approach (5th or 6th Ed.). John L. Hennessy, David A. Patterson. Morgan Kaufmann. ISBN 978-0123838728 (5th Ed. 2011) 978-0128119051 (6th Ed. 2017)

[2] Performance Tuning of Scientific Applications. David H. Bailey, Robert F. Lucas, Samuel Williams. CRC Press. ISBN 978-1439815694

Bibliografía complementaria:

[3] Intel® C++ Compiler 17.0 Developer Guide and Reference https://software.intel.com/sites/default/files/managed/08/ac/PDF_CPP_Co…

[4] Intel® VTune™ Amplifier 2018 Help https://software.intel.com/en-us/vtune-amplifier-help

[5] Free Software Foundation, Inc.: Using the GNU Compiler Collection (GCC).
https://gcc.gnu.org/onlinedocs

- O alumno coñecerá os principais tipos de aplicación existentes nos que se adoita aplicar técnicas de HPC.
- O alumno aprenderá a empregar ferramentas para caracterizar e representar o rendemento dunha aplicación.
- O alumno aprenderá a empregar ferramentas para a compilación, xeración e despregamento de software en contornos HPC.

Competencias da titulación que se traballan (ver memoria título):
- Básicas: CG1,CG3,CG4, CB6,CB8,CB9
- Transversais: CT1,CT4
- Específicas: CE1,CE2,CE3,CE4,CE5

- Instrución programada a través de materiais docentes, especialmente deseñados para unha aprendizaxe autónoma e asíncrona, cun peso importante das referencias ás fontes documentais empregadas nos distintos contidos.

- Realización de traballos, nos que o alumno ten que empregar os coñecementos adquiridos para resolver distintos problemas de forma autónoma.

Actividades formativas de carácter presencial e a súa relación coas competencias da titulación:

Realización de prácticas de forma autónoma con seguemento do profesorado CG1, CG3, CG4, CE3,CE4,CE5
Titorías de seguemento na modalidade a distancia CB8, CB9

Actividades formativas de carácter non presencial e a súa relación coas competencias da titulación:

Lectura de material didáctico, visionado de vídeos e consulta de material multimedia CB6, CT4,CE3
Realización de prácticas de forma autónoma con seguemento do profesorado CG1, CG3, CG4, CE3,CE4,CE5
Titorías de seguemento na modalidade a distancia CB8, CB9
Realización de traballos academicamente dirixidos CG1, CG3, CG4, CE1, CE2, CE4,CE5

Avaliación de traballos e prácticas academicamente dirixidos: 70%
Probas periódicas e/ou exame final: 30%

No caso de realización fraudulenta de exercicios ou probas, será de aplicación o recollido na Normativa de avaliación do rendemento académico dos estudantes e de revisión de cualificacións.
En aplicación da Normativa da ETSE sobre plaxio (aprobada pola Xunta da ETSE o 19/12/2019), a copia total ou parcial dalgún exercicio suporá o suspenso nas dúas oportunidades do curso, coa cualificación de 0,0 en ambos casos.

- Lectura de material didáctico, visionado de vídeos e consulta de material multimedia: 0h presenciais + 23h traballo autónomo (total 23h)
- Realización de prácticas de forma autónoma con seguemento do profesorado: 4h presenciais + 68h traballo autónomo (total 72h)
- Titorías de seguemento na modalidade a distancia: 1h presencial + 0h traballo autónomo (total 1h)
- Realización de traballos: 0h presenciais + 54h traballo autónomo (total 54h)

TOTAL: 5h presenciais + 145h traballo autónomo, para un total de 150h

Debido á forte interrelación entre a parte teórica e a parte práctica, e á progresividade na presentación de conceptos moi relacionados entre si na parte teórica, é recomendable dedicar un tempo de estudo ou repaso diario.

Nesta materia farase un uso intensivo de ferramentas de comunicación en liña: videoconferencia, correo-e, chat, etc.

A asignatura será impartida en inglés.