frrc.itep.ru

Веб камера

За строительством ускорительного комплекса FAIR можно наблюдать с помощью веб-камеры, которая установлена на крыше Мишенного Зала, расположенного в восточной части GSI (картинка кликабельна, обновляется каждые 15 минут) .

*Графический материал, отображаемый на этой странице, предоставляется веб-камерой FAIR, и является собственностью FAIR GmbH. На любую публикацию в СМИ требуется получение разрешения FAIR GmbH.

Статус работы суперкомпьютера ИТЭФ
Дата Март 2017

Процессорное

время

27878 days

04:22:09

 

Принято

задач

11776

Выполнено

задач

41352

Удалено

задач

3587

 

 



2-23 апреля 2013г. Лекции по программированию на многопроцессорных системах

Со 2 по 23 апреля был прочитан курс лекций по программированию на многопроцессорных системах. Ответственный за организацию курса – М.И. Поликарпов. Всего было прочитано четыре лекции по два академических часа каждая. Лекции проходили с 11:00 до 12:30 в ИТЭФ корп. 180, конференц-зал комн. 418. Программа лекций была направлена на базовое обучение будущих пользователей строящегося в ИТЭФ суперкомпьютера по проекту «Создание суперкомпьютерного центра первого уровня в качестве базового российского узла компьютерной сети ФАИР».

Первые две лекции были прочитаны канд. физ-мат. наук Олегом Игоревичем  Рябковым (МГУ), третья и четвертая лекции были прочитаны канд. физ-мат. наук Максимом Владимировичем Улыбышевым (МГУ, ИТЭФ). Программа курса лекций прилагается.

 

Программа лекций «Программированиe на многопроцессорных системах»

 

Кфмн. Олег Игоревич  Рябков (МГУ), "Программирование с использованием технологии MPI".

2 апреля, лекция 1. Понятие о технологии MPI. Сравнение с другими технологиями параллельного программирования. Основы MPI. Простейшая MPI-программа. Запуск программ.

9 апреля, лекция 2. Способы передачи данных в технологии MPI. Некоторые дополнительные возможности MPI. Знакомство с технологией OpenMP.

 

Кфмн. Максим Владимирович Улыбышев (МГУ, ИТЭФ), "Массивно-параллельные вычисления на видеокартах".

16 апреля, лекция 3. Обзор аппаратных и программных средств, реализующих general purpose вычисления на видеокартах. Основы архитектуры NVIDIA CUDA. Сравнение CUDA и OpenCL. Основы параллельного программирования с помощью CUDA C. Примеры простейших программ.

23 апреля, лекция 4. Более сложные программы: использование constant и shared memory, atomic operations. Оптимизация быстродействия и программирование на нескольких GPU.


Фотографии