Стол ат -933 s сборка инструкция СКАЧАТЬ;pdf

МЕТОДИКА ПРЕПОДАВАНИЯ КУРСА
«КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ
ГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОРОВ»
В. И. Белько
Белорусский государственный университет
Минск, Беларусь
E-mail: [email protected]
Рассматривается содержание дисциплины «Компьютерное моделирование с использованием графических процессоров» для студентов специальности «Прикладная
информатика» факультета прикладной математики и информатики Белорусского государственного университета, специализирующихся на кафедре многопроцессорных систем и сетей.
The content of the course «Computer simulation using GPU» for students of the specialty
«Applied Computer Science» at the Faculty of Applied Mathematics and Computer Science,
Belarusian State University is being considered. The students are specialized at the Department
of multiprocessor systems and networks.
Ключевые слова: большая задача, обучение, параллельные системы, графический
процессор, технология CUDA.
Keywords: big task, learning, parallel systems, the GPU, CUDA technology.
В настоящее время при решении многих фундаментальных и прикладных задач науки и
техники используется программное обеспечение, адаптированное для графических процессоров. К ним относятся анализ и обработка изображений и сигналов, вычислительная биология,
финансовые расчеты, динамика газов и жидкостей, криптография, адаптивная лучевая терапия, астрономия, обработка звука, биоинформатика, геоинформационные системы, молекулярная динамика, магнитно-резонансная томография, океанографические исследования, симуляция свертывания молекул белка, квантовая химия. Подготовка соответствующих специалистов относится к предметной области «Суперкомпьютеры и параллельные вычисления»,
которая превратилась из узкоспециальной дисциплины в необходимую составляющую комплекса знаний разработчика современного программного обеспечения.
Образовательные программы по суперкомпьютерным технологиям должны учитывать их
междисциплинарный характер. Суперкомпьютерное моделирование выполняется коллективами, как правило, включающими в свой состав специалистов-предметников, математиков,
разрабатывающих методы решения поставленных задач, и программистов, реализующих параллельные алгоритмы и поддерживающих проведение вычислительного эксперимента на суперкомпьютерных системах.
На кафедре многопроцессорных систем и сетей факультета прикладной математики и информатики для студентов специальности «Прикладная информатика» разрабатывается дисциплина специализации «Компьютерное моделирование с использованием графических процессоров». Основная цель дисциплины – подготовить студентов к эффективному решению задач
по моделированию физических процессов на компьютерных системах, оснащенных графическими процессорами.
Российский проект «Создание системы подготовки высококвалифицированных кадров в
области суперкомпьютерных технологий и специализированного программного обеспечения»
38
[1] объединил усилия ведущих российских вузов и учитывает накопленный международный
опыт в данной области. Одна из основных задач проекта – разработка учебно-методического
обеспечения системы образования в области суперкомпьютерных технологий. Создан свод
знаний и умений предметной области «Суперкомпьютеры и параллельные вычисления» [2],
который может служить основой для разработки необходимых учебных курсов.
Свод включает следующие области знаний: «Математические основы параллельных вычислений», «Параллельные вычислительные системы», «Технологии параллельного программирования», «Параллельные алгоритмы решения задач» и «Параллельные вычисления, большие задачи и конкретные предметные области». Области знаний делятся на разделы, каждый
раздел – на темы.
В результате для специальной дисциплины «Компьютерное моделирование с использованием графических процессоров» были выделены следующие разделы, необходимые для обеспечения цельности и успешности освоения студентами данного курса:
• область знаний «Параллельные вычислительные системы», раздел «Графические процессоры»;
• область знаний «Технологии параллельного программирования», раздел «Методы и
технологии разработки параллельных программ», тема «Параллельные языки программирования для графических процессоров»; раздел «Параллельные проблемно-ориентированные
библиотеки и комплексы программ», тема «Параллельные прикладные пакеты и программные
комплексы»;
• область знаний «Параллельные вычисления, большие задачи и конкретные предметные
области», раздел «Параллельные методы решения задач атомистического моделирования».
Дисциплина «Компьютерное моделирование с использованием графических процессоров»
планируется в шестом семестре в объеме 34 часа лекций и 30 часов лабораторных занятий и
основывается на знаниях, полученных при изучении общепрофессиональных курсов: «Программирование», «Методы вычислений», «Архитектура компьютеров», «Распределенные и
параллельные системы». Например, в курсе «Методы вычислений» факультативно рассматриваются параллельные методы решения задач линейной алгебры. В дисциплине «Распределенные и параллельные системы» рассматриваются темы «Анализ эффективности параллельных
программ», «Этапы решения задач на параллельных вычислительных системах».
Таким образом, студенты достаточно подготовлены и могут успешно освоить рассматриваемую дисциплину.
В соответствии с содержанием свода знаний в тематический план дисциплины включены
следующие разделы:
• Обзор технологии CUDA [3] для расчетов на графических процессорах;
• Методы и алгоритмы компьютерного моделирования физических процессов в физике
полупроводников;
• Обзор современных пакетов программ для моделирования методом классической молекулярной динамики и кинетическим методом Монте-Карло;
• Расширения пакетов программ молекулярной динамики и кинетического метода Монте-Карло для расчетов на графических процессорах с использованием технологии CUDA;
• Проведение экспериментов для типичных задач с использованием технологии CUDA;
• Оценка эффективности использования технологии CUDA для решения задач компьютерного моделирования в микроэлектронике.
В дисциплине «Компьютерное моделирование с использованием графических процессоров» во время лекций сначала рассматривается архитектура современных графических процессоров как массивно-параллельная архитектура, методология построения алгоритмов для
39
такой архитектуры, существующее программное обеспечение, позволяющее использовать
графические процессоры в качестве вычислительных платформ, библиотека NVidia CUDA
для реализации параллельных вычислений на графических платах Nvidia.
Далее при изложении курса осуществляется переход к предметной области, понимание
которой играет решающую роль в успехе применения вычислительных алгоритмов и программных средств. Для учебных целей были отобраны некоторые типичные процессы, играющие важную роль в физике полупроводников: 1) распыление, когда ускоренные атомы падают извне на поверхность мишени, вызывая ее распыление; 2) аморфизация – кристаллическая мишень подвергается облучению низкоэнергетическими частицами до перехода в
аморфное состояние; 3) отжиг – система находится при постоянной высокой температуре,
происходит диффузия и рекомбинация дефектов решетки; 4) диффузия – кристаллическая
структура находится при постоянной температуре, отслеживается самодиффузия точечных
дефектов атомной решетки.
После знакомства с основами предметной области рассматриваются методы и инструментальные средства для моделирования названных процессов. Предполагается использование
двух известных методов моделирования: классическая молекулярная динамика (МД) и кинетический метод Монте-Карло.
В рамках спецкурса и спецлабораторных студенты должны освоить современные пакеты
моделирования методом МД для решения учебных задач с учетом использования параллельных вычислений на графических картах. Рассматриваются пакеты, которые представлены в
сети в виде доступных, хорошо документированных комплексов программ с открытым исходным кодом. Наиболее подходящими для учебных целей являются пакеты XMD [4] и
LAMMPS [5].
В зависимости от уровня подготовки и мотивации студентов можно предлагать задания
различной степени сложности.
Первый этап освоения метода молекулярной динамики – работа с пакетом XMD и разработка входных файлов-скриптов для решения задач каждого из названных типов. Получение
физически адекватных результатов на тестовых примерах требует понимания особенностей
изучаемых процессов и принципов моделирования методом МД. Второй этап – решение задач
одного типа с использованием пакета LAMMPS и технологии CUDA. При использовании более сложного пакета LAMMPS навыки, полученные ранее при работе с XMD, являются необходимыми. Завершающий этап работы – оценка эффективности использования технологии
CUDA для решения задач компьютерного моделирования.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЕ ССЫЛКИ
1.
2.
3.
4.
5.
Воеводин В. В. Развитие системы суперкомпьютерного образования в России: текущие результаты
и перспективы // Информационные технологии. Вестн. Нижегород. ун-та имени Н. И. Лобачевского. 2012. № 4 (1). С. 268–274.
Свод знаний и умений предметной области «Суперкомпьютеры и параллельные вычисления»
[Электронный ресурс]. URL: http://hpc-education.ru/?q=node/15. (дата обращения: 22.08.2014).
Cuda Toolkit Documentation [Electronic resource]. URL: http://docs.nvidia.com/cuda/index.html (date
of access : 22.08.2014).
XMD – Molecular Dynamics for Metals and Ceramics [Electronic resource]. URL: http://xmd.sourceforge.net
(date of access : 22.08.2014).
LAMMPS Molecular Dynamics Simulator [Electronic resource]. URL: http://lammps.sandia.gov. (date
of access : 22.08.2014).
40