《高性能计算》课程教学大纲.docx

《《高性能计算》课程教学大纲.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《《高性能计算》课程教学大纲.docx（3页珍藏版）》请在第壹文秘上搜索。

1、高性能计算课程教学大纲一、课程基本信息中文名称：高性能计算英文名称：HighPerformanceComputing开课学院：计算机科学学院课程编码：S学分：2总学时：32适用专业：计算机科学与技术学术硕士,软件工程学术硕士修读基础：先修课程：C语言程序设计、面向对象程序设计、数据结构、操作系统等课程。课程负责人：王玲（教授）主讲教师：彭博（讲师）：赖俊良（讲师）；杜凯（讲师）二、课程目的任务1 .课程地位作用（课程在实现培养目标中的地位作用）高性能计算这门课程是伴随着当前计算机硬件发展而产生的一门课程，因此通过这门课程的学习，可以充分培养并行计算思维。2 .课程主要内容（简述：主要内容、重点

2、、难点等）主要内容:高性能计算（HPC）指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和环境。高性能计算机体系结构从处理器（包括CPU和GPGPU）和系统角度出发，研究计算能力强大的处理器结构和计算系统架构以及应用。课程主要内容为了解高性能处理器微体系结构模拟、大规模计算系统体系结构（多核CPU和GPGPU混合结构）的模拟、大规模并行计算系统基准测试程序的合成等。重点:理解基于CPU和GPGPU的并行计算架构，掌握并行编译及编程模型以及高性能计算应用程序的实现方法。难点:基于CPU和GPU的异构模式下的高性能计算框架和编程体系及相应

3、的编程实现方法。3 .学生应达到的基本要求根据上述目的、任务和目前高性能计算技术的现状及发展趋势，本课程的基本要求归为以下几点：1）熟悉掌握一些高性能计算的基本原理、基本概念和基本方法；2）掌握并行编译及编程模型以及基于CPU和GPU的异构模式下的高性能计算方法；3）学会对各种高性能计算资料的阅读、分析解释和利用。三、教学内容与学时分配（1）并行计算机系统及其结构模型（2学时）主要内容：1.1 并行计算1.2 并行计算机系统互连1.3 并行计算机系统结构（2）当代并行计算机系统介绍（2学时）主要内容：2.1 共享存储多处理机系统2.2 分布存储多计算机系统2.3 机群系统（3）并行计算性能评测

4、（2学时）主要内容：3.1 并行计算机的一些基本性能指标3.2 加速比性能定律3.3 可扩放性评测标准3.4 基准测试程序（4）并行算法的设计基础（2学时）主要内容：4.1 并行算法的基础知识4.2 并行计算模型（5）并行算法的一般设计策略（4学时）主要内容：5.1 串行算法的直接并行化5.2 从问题描述开始设计并行算法5.3 借用已有算法求解新问题（6）并行算法的基本设计技术（4学时）主要内容：6.1 划分设计技术6.2 分治设计技术6.3 平衡树设计技术6.4 倍增设计技术6.5 流水线设计技术（7）基于CPU的并行程序设计（8学时）主要内容：7.1 CPU硬件基础7.2 OPENMP编程

5、模型7.3 MPl编程模型（8）基于GPU的并行程序设计（8学时）主要内容：8.1 GPU硬件基础8.2 CUDA和OPENCL编程模型8.3 GPU多线程和存储器硬件8.4 GPU程序性能提升四、考核方式与成绩评定1 .考核方式：（笔试、论文、口试等）笔试与论文结合2 .成绩评定办法：（平时成绩、期末考试成绩.等比例）平时成绩20%,期末考试成绩30%,论文50%五、教材及主要参考书目1）教材：并行计算一一结构、算法、编程，陈国良主编，高等教育出版社，1999年2）参考书：高性能并行计算编程技术一一MPI并行程序设计，都志辉编，清华大学出版社，2000年GPU高性能运算之CUDA,张舒，褚艳利编，水利水电出版社，2009年CUDA范例精解通用GPU编程，山德尔（JaSonSanderS）,康洛特（EdWardKandrot）编，清华大学出版社，2010年六：其他需要说明的问题无大纲执笔人：彭博大纲审批机构：计算机科学学院教授委员会2015年9月7日