Geum.ru

Аннотация учебной программы дисциплины "Интеллектуальные системы"

Вид материалаДокументы

Содержание


Раздел 2. Эффективное программирование графических ускорителей.
Подобный материал:
1   2   3
Раздел 1. Введение.
  • Цели и задачи курса.
  • Обзор библиотек и средств разработки программ для GPU и Cell: Nvidia CUDA, ATI Stream, OpenCL, Cell Superscalar, RapidMaind, Mercury Multicore Platform.

^ Раздел 2. Эффективное программирование графических ускорителей.
  • Эффективная работа с иерархией памяти.
  • Асинхронный режим передачи данных на графический ускоритель.
  • Средства отладки и профилирования программ для графических ускорителей.

Раздел 3. Эффективное программирование Cell B.E.
  • Эффективная работа с иерархией памяти. Выполнение вычислений на фоне обменов данными.
  • Векторизация вычислений.
  • Средства отладки и профилирования программ для Cell.

Раздел 4. Особенность отображения языковых конструкций высокоуровневых языков программирования на архитектуру специализированных вычислителей.
  • Особенности отображения языковых конструкций Nvidia CUDA на архитектуру Nvidia GPU.
  • Особенности отображения языковых конструкций OpenCL на архитектуру Nvidia GPU, ATI GPU, Cell B.E.

Раздел 5. Примеры эффективного программирования для Nvidia GPU, ATI GPU, Cell B.E.

Лабораторный практикум заключается в приобретении навыков создания и оптимизации программ для некоторых специализированных вычислителей, использования соответствующих средств профилирования и отладки программ.


Аннотация учебной программы дисциплины

«Разработка и моделирование мелкозернистых устройств и процессов»


Цель дисциплины: обучение теоретическим и практическим знаниям формальных методов, языковых и инструментальных средств синтеза глубоко параллельных мелкозернистых устройств и процессов.

Для достижения поставленной цели выделяются следующие задачи:

изучение формальных моделей мелкозернистых (клеточных) вычислений,

освоение клеточной технологии конструирования имитационных моделей мелкозернистых устройств и процессов,

разработка и исследование моделей с помощью системы имитационного моделирования WinALT,

изучение технологии построения библиотек для расширения функциональности системы с использованием языков Си, Си++.

Дисциплина входит в число дисциплин по выбору профессионального цикла образовательной программы магистра. Изучение данной дисциплины основывается на базовых знаниях студента, поступающего в магистратуру.

Изучение дисциплины направлено на формирование следующих общекультурных компетенций компетенций ОК-1, ОК-2, ОК-4, ОК-6, ОК-7, ОК-8 и профессиональных компетенций ПК-1, ПК-2, ПК-4, ПК-11 выпускника.

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать:
  • понятие алгоритмической системы; понятие параллельной алгоритмической системы – клеточный автомат, понятие обобщенной алгоритмической системы – алгоритм параллельных подстановок (АПП);
  • области применения таких моделей массового параллелизма, как клеточный автомат, ассоциативный процессор, нейронная и клеточно-нейронная сеть, однородная структура; методы асинхронной композиции АПП;
  • виды некорректности АПП в синхронной и асинхронной модах исполнения и методы их распознавания; методы пространственно-временных и структурных эквивалентных преобразований АПП;
  • структуру и основные характеристики системы имитационного моделирования мелкозернистых алгоритмов и структур – WinALT;
  • основные приемы конструирования моделей параллельных процессов, представленных в виде АПП, в системе WinALT;
  • способы и средства расширения функциональных возможностей системы WinALT с целью ее адаптации к новой предметной области;
  • концепцию построения программных систем с открытой архитектурой.

Уметь:
  • разрабатывать алгоритмы с мелкозернистым параллелизмом для представления вычислительных процессов в информатике и технической физике;
  • строить компьютерные модели мелкозернистых алгоритмов и структур в широком спектре приложений в информатике и технической физике с использованием системы WinALT;
  • разрабатывать внешние библиотеки, расширяющие функциональные возможности системы WinALT использовать библиотеки для построения сложных моделей из библиотечных элементов.

Владеть:
  • основами клеточной технологии конструирования моделей с мелкозернистым параллелизмом;
  • средствами компьютерным моделированием клеточных вычислений;
  • способами и средствами расширения функциональных возможностей системы WinALT.

Основные разделы и темы курса:
  • Введение.
  • Формальные модели массовых параллельных вычислений (клеточный автомат, ассоциативный процессор, нейронная и клеточно-нейронная сеть, систолическая структура, однородная структура).
  • Обобщенная модель мелкозернистых вычислений - Алгоритм параллельных подстановок (АПП).
  • Пространственно-временные и структурные эквивалентные преобразования АПП.
  • Декомпозиция АПП и расслоение клеточной структуры.
  • Компьютерное моделирование мелкозернистых алгоритмов и структур.
  • Архитектура системы WinALT.
  • Архитектура сетевой версии системы WinALT.
  • Языковые и графические средства системы WinALT.
  • Меню и панели инструментов системы WinALT.
  • Основы клеточной технологии конструирования моделей.
  • Построения библиотек имитационных моделей.
  • Разработка внешних библиотек системы WinALT.
  • Построение сложных моделей с использованием библиотечных элементов.


Лабораторный практикум включает работы по: освоению графических и языковых средств системы имитационного моделирования WinALT; построению проекта имитационной модели; программированию моделей информационных структур (многоступенчатые конвейеры, ассоциативные процессоры, однородные вычислительные структуры); программированию моделей физических процессов (модели диффузии, модели FHP-газа); конструирование средствами системы WinALT пользовательских меню, диалогов, окон с графиками и диаграммами для задания параметров графической среды и управления процессом моделирования.