up
  • Russian

    course language

  • 12 weeks

    course duration

  • about 9 hours per week

    needed to educate

  • 3 credit points

    for credit at your university

About

Данный курс посвящен одной из основных тенденций в развитии современных компьютерных технологий - параллельной обработке данных. Материал иллюстрируется примерами суперкомпьютерных систем и технологий, где параллелизм проявляется особенно ярко. Вместе с этим, показывается исключительно важная роль суперкомпьютерных систем как неотъемлемой части формируемой цифровой экономики. В процессе изложения рассматриваются три составные части параллельных вычислений: архитектуры параллельных вычислительных систем, технологии
параллельного программирования и информационная структура программ и алгоритмов,
и показывается тесная связь этих частей между собой.
Курс является вводным, а излагаемый материал носит универсальный характер. В силу широкого распространения вычислительных технологий для решения задач науки, промышленности и общества, данный курс является частью обучения по многим направлениям как естественных, так и гуманитарных наук.

Format

Форма обучения заочная (дистанционная). Еженедельные занятия будут включать просмотр тематических видео-лекций и выполнение тестовых заданий с автоматизированной проверкой результатов.
Важным элементом изучения дисциплины является самостоятельное решение вычислительных задач и задач на доказательство. Решение должно будет содержать строгие и логически верные рассуждения, приводящие к верному ответу (в случае задачи на вычисление) или полностью доказывающие необходимое утверждение (для теоретических задач).

В открытом доступе вы можете ознакомиться с видеолекциями первых двух недель, остальные материалы станут доступны после оплаты курса. 

Requirements

Для освоения данного курса слушатели должны иметь базовую подготовку в области обычного последовательного программирования, основ архитектуры компьютеров, знать базовые алгоритмы решения задач и методы решения задач.

Course program

Данный курс состоит из пяти основных разделов:
1. Введение в предмет.
2. Архитектура параллельных вычислительных систем.
3. Технологии параллельного программирования.
4. Методы построения и оценки качества параллельных вычислительных систем и
программ.
5. Введение в теорию анализа структуры программ и алгоритмов.

Education results

В результате изучения материалов курса студент должен:
• знать базовые принципы параллельной обработки данных, основные классы параллельных вычислительных систем, особенности их архитектуры, технологии их программирования, методы оценки производительности, иметь представление о вычислительно сложных задачах из разных областей, понимать проблему отображения программ и алгоритмов на архитектуру параллельных компьютеров, знать основы построения параллельных методов решения задач;
• уметь решать задачи на параллельных вычислительных системах, определять параллельную структуру программ и алгоритмов, уметь оценивать параллельную сложность алгоритмов и эффективность методов решения задач;
• иметь навыки работы с технологиями параллельного программирования, навыки определения, описания и исследования информационной структуры программ и алгоритмов.

Formed competencies

В результате освоения данной дисциплины обучающийся развивает
следующие компетенции:

  • способность демонстрации общенаучных базовых знаний естественных наук, прикладной математики и информатики, понимание основных фактов, концепций, принципов и теорий, связанных с прикладной математикой и информатикой (ПК-1);
  • способность понимать и применять в исследовательской и прикладной деятельности современный математический аппарат (ПК-2);
  • способность применять в профессиональной деятельности современные языки программирования и методы параллельной обработки данных, операционные системы, электронные библиотеки и пакеты программ, сетевые технологии (ПК-3);
  • способность осваивать информационные и суперкомпьютерные технологии при решении практических задач (ПК-4);
  • способность собирать, обрабатывать и интерпретировать экспериментальные данные, необходимые для проектной и производственно-технологической деятельности (ПК-5);
  • способность составлять и контролировать план выполняемой работы, планировать необходимые для выполнения работы ресурсы, оценивать результаты собственной работы (ПК-8);
  • способность приобретать новые научные и профессиональные знания, используя современные образовательные и информационные технологии (ПК-10).
     

Education directions

Отзывы о курсе

Контактная информация:

Почтовый адрес: 119234, Москва, Ломоносовский пр. д. 27 корп. 1, комната Г-729
Телефон: +7 (495) 938-21-39
Емейл тех.поддержкиsupport@distant.msu.ru

Воеводин Владимир Валентинович

Член-корреспондент РАН, доктор физико-математических наук, профессор
Position: заведующий кафедрой суперкомпьютеров и квантовой информатики (СКИ) факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В.Ломоносова

Антонов Александр Сергеевич

Кандидат физико-математических наук
Position: ведущий научный сотрудник НИВЦ МГУ имени М.В.Ломоносова

Жуматий Сергей Анатольевич

Кандидат физико-математических наук
Position: ведущий научный сотрудник НИВЦ МГУ имени М.В.Ломоносова

Certificate

Электронный сертификат слушателю выдается при достижении 41% от итоговой оценки за курс и успешной итоговой аттестации. Сертификат с отличием, как правило, выдается при достижении 82% от итоговой оценки за курс и успешной аттестации с баллом за итоговый тест от 82%.

Similar courses