Высокопроизводительные вычисления /архитектурно- алгоритмические основы параллельных вычислений

Описание презентации по отдельным слайдам:

• 

  1 слайд

  1
  ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ
  
  /АРХИТЕКТУРНО- АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ/
  
  Лекции для магистрантов второго года обучения.
  Специализация 09.04.01
  Лектор: профессор Райхлин
  Вадим Абрамович
  

• 

  2 слайд

  2
  ОСНОВНЫЕ ЦЕЛИ ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ :
  – уяснить приоритетную роль параллельных вычислений в современных информаци- онных технологиях, действительность и перспективу параллельных систем, принци- пы оценок их эффективности;
  – создать базовые представления о принципах организации высокопроизводительных параллельных систем;
  – осознать необходимость и освоить принципы использования библиотек параллель- ного программирования для выполнения высокопроизводительных вычислений.
  
  ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ :
  – знакомство со способами оценок производительности параллельных систем;
  – показ на конкретных примерах адекватности параллельной обработки современным задачам информатики;
  – знакомство с принципами организации основных классов современных параллель- ных компьютеров и суперпроцессоров, подсистем коммутации и памяти;
  – изучение принципов работы библиотек параллельного программирования;
  – овладение способами их использования;
  – приобретение практических навыков решения ресурсоемких задач с применением библиотек параллельного программирования
  
  ПРЕДМЕТ ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ :
  – архитектурные и программные основы высокопроизводительных параллельных вычислений.
  

• 

  3 слайд

  3
  МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ
  
  Изучение дисциплины «Высокопроизводительные вычисления» предполагает наличие у студентов знаний по основам информатики и практических навыков программирования, полученных в процессе обучения в бакалавриате и специалитете.
  
  Дисциплина «Высокопроизводительные вычисления» входит в вариативную часть профессионального цикла образовательной про-граммы магистра. Материал курса основан на знаниях, навыках и умениях, почерпнутых студентами при обучении в магистратуре из курсов «Вычислительные системы», «Технология разработки прог- раммного обеспечения».
  
  Полученные при изучении дисциплины знания, умения и навыки будут использованы студентами при прохождении научно-исследова-тельской практики и при подготовке выпускной квалификационной работы.
  

• 

  4 слайд

  4
  СТРУКТУРА ДИСЦИПЛИНЫ, ЕЕ ТРУДОЕМКОСТЬ
  

• 

  5 слайд

  5
  

• 

  6 слайд

  6
  Райхлин В.А. Системы параллельной обработки данных. – Казань: Изд-во ФЭН, 2010.
  Райхлин В.А. Презентация лекций по ПВ http: //modelling.kai.ru/pv.zip
  =====================
  Райхлин В.А. Начала параллельных вычислений. Материалы лекций. – Казань: Изд-во КГТУ, 2008. http: //modelling.kai.ru/LPC.zip
  Райхлин В.А. Суперпроцессоры и RAID-массивы. Материалы к лекциям по параллельным вычислениям. – http://modelling.kai.ru/SP_raid.zip
  ======================
  Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. – С.-Пб.: “БХВ-Петербург”, 2004.
  Корнеев В.В. Вычислительные системы. – М.: «Гелиос АРВ», 2004.
  РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
  

• 

  7 слайд

  7
  Лекции 1-3
  
  НАЧАЛЬНЫЕ ПОНЯТИЯ
  И ПРЕДПОСЫЛКИ
  

• 

  8 слайд

  8
  Лекция 1. НЕОБХОДИМОСТЬ, ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ, КЛАССИФИКАЦИЯ
  

• 

  9 слайд

  9
  ЭТАПЫ ЧИСЛЕННОГО ЭКСПЕРИМЕНТА
  

• 

  10 слайд

  10
  

• 

  11 слайд

  11
  

• 

  12 слайд

  12
  

• 

  13 слайд

  13
  Лекция 2. ПОКАЗАТЕЛИ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ
  

• 

  14 слайд

  14
  а) АБСТРАКТНЫЕ ОЦЕНКИ
  Время выполнения векторной арифметической операции t = b + cn.Или
  

• 

  15 слайд

  15
  Оценки векторной производительности
  

• 

  16 слайд

  16
  СИСТЕМНАЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ
  

• 

  17 слайд

  17
  

• 

  18 слайд

  18
  

• 

  19 слайд

  19
  б) ОТНОСИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА СИСТЕМНОЙ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ
  

• 

  20 слайд

  20
  

• 

  21 слайд

  21
  

• 

  22 слайд

  22
  

• 

  23 слайд

  23
  
  1. ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ
  (преобразов-е формы или частот. спектра эл., речевых, видео сигналов)
  Лекция 3. ПРЕДМЕТНЫЕ ПРЕДПОСЫЛКИ
  

• 

  24 слайд

  24
  

• 

  25 слайд

  25
  2. ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
  
  Обработка изображений – выполнение различных операций над многомерными сигналами: телевизионные изображения, чертежи и рисунки, фотографии разведыва-тельного характера, медицинские рентгенограммы, электрон-но-микроскопические фотографии молекул, радио- и звуколо-кационные карты, диаграммы сейсмических данных и др.
  Основные виды обработки – улучшение изображе-ний, их эффективное кодирование, распознавание образов, машинная графика.
  Области применения – медицина, дистанционное зондирование, идентификация личности, промышленные измерения, информационной служба и т.д.
  

• 

  26 слайд

  26
  а) ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ
  ДАННЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ – ПИКСЕЛИ – элементы двумерного mхn массива – бинарные (2 градации), многоградационные (например, 256 градаций) или многоградационно-векторные (256 градаций по каждой из составляющих –красной, зеленой и синей). Соответственно изображение – бинарное, полутоновое или спектральное. Обычно m, n = 256...512 (ино- гда – до 107 и >). Одинаковые операции выполняются параллельно по всему изображению, что адекватно использованию процессорных матриц. Часто примененяют специальные графические приставки к ПК.
  УЛУЧШЕНИЕ (РЕСТАВРАЦИЯ) ИЗОБРАЖЕНИЙ –компенсация искажений, вносимых при их формировании системами отображения.
  КОДИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ – сокращение числа битов представле- ния изображений, при достоверности их воспроизведения. Сначала – пре- образование изображения. Затем – кодирование результата преобразования
  РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ – это и распознаванию знаков, и средство медицинской диагностики, и составление карт земных ресурсов на основе фотографий, получен. со спутников (дистанционное зондирование), и др.
  МАШИННАЯ ГРАФИКА – ввод графич. информации (чертежей и рис.) в ЭВМ, ее обработка и вывод. Основная задача – синтез и представление изображения. Области применения: компьютерная мультипликация, ма- шинное проектир. логич. схем, выполнение дизайнерских проектов и др.
  

• 

  27 слайд

  27
  б) УЛУЧШЕНИЕ  ИЗОБРАЖЕНИЙ
  

• 

  28 слайд

  28
  

• 

  29 слайд

  29
  в) КОДИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ОБРАБОТКА ГРАФИКИ
  

• 

  30 слайд

  30
  ОБРАБОТКА СИМВОЛОВ
  Обработка символов – связана с редактированием текстов, переводом с одного языка на другой, доказательством теорем, преобразованием матема-тических формул, медицинской диагностикой и т.д. В целом – с созданием искусственного интеллекта.
  ОБРАБОТКА ЦЕПОЧЕК СИМВОЛОВ – конкатенация (объединение нескольких цепочек), – сопоставление (сравнение двух цепочек), – замещение (замена одной цепочки на другую), – выборка (выборка части цепочки).
  Конкатенация: Z = XY либо Z = X ‘.’ Y
  Сопоставление: (СРАВНИВАЕМАЯ ЦЕПОЧКА) (ОБРАЗЦОВАЯ ЦЕПОЧКА) В наихудшем случае – n(m-n) сравнений, m и n (< m ) – длины сравнивае мой и образцовой цепочек. Алгоритм КМП – развит Кнутом, Моррисом и Праттом.
  Замещение: ZY = ‘mosq’; Z = ‘knpt’ ‘.’ ‘alsvi’,Y =‘alsvi’. Z = ‘knpt’ ‘.’ ‘mosq’
  Операцию сравнения последовательностей литер целесообразно распараллелить.
  

• 

  31 слайд

  31
  ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННЫХ ЯЗЫКОВ
  ЕСТЕСТВЕННЫЙ ЯЗЫК – используемый в повседневной жизни.
  ВИДЫ ОБРАБОТКИ ЕЯ :
  обработка слов (поиск в словаре, обработка морфем);
  обработка предложений (синтаксическая, семантическая);
  обработка текстов (обработка контекста).
  ТЕРМИНОЛОГИЯ: Слово – последовательность букв. Словарь – все слова данного текста должны находиться в словаре для этого текста. Предложение – ряд нескольких слов. Морфема – наименьшая языковая единица: слово, префикс, суффикс.
  ПОИСК В СЛОВАРЕ, ОРГАНИЗОВАННОМ КАК TRIE-ДЕРЕВО Пример: {1 2, 1 2 3 4, 1 2 5 6, 1 7, 8 9, 8 10} Механизм выбора последовательности узлов при поиске. Обработка морфем.
  

• 

  32 слайд

  32
  ОБРАБОТКА СЛОВ И СИНТАКСИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА
  

• 

  33 слайд

  33
  СИНТАКСИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА, или ГРАММАТИЧЕСКИЙ РАЗБОР
  СТРУКТУРА ПРЕДЛОЖЕНИЯ определяет связи между объектами:
  S – предложение,
  N  –  существительное,
  VT – глагол,
  ART – артикль,
  PREP – предлог,
  NP – существительное или существительное с артиклем,
  VP – глагол и существительное (без или с артиклем) или существи-тельное с артиклем и с предлогом,
  PP – существительное (без или с артиклем) с предлогом.
  ПРАВИЛА CFG (context-free grammer – контекстно-свободная граммати-ка) для структуры предложения в английском языке:
  S NP VP;
  NP ART N либо NP N;
  VP VT NP либо VP VT PP;
  PP PREP NP.
  Согласно этим правилам, для предложения ‘John saw a lady’ получаем дерево грамматического разбора рис.d.