به اولین دوره سیستمهای محاسباتی با کارایی بالا (HPC) در پلتفرم یودمی خوش آمدید. هدف اصلی این دوره، آشنایی شما با سیستمهای HPC و پشته نرمافزاری آنها است. این دوره بهطور ویژه طراحی شده است تا شما را قادر سازد از برنامهنویسی موازی و توزیعشده و منابع محاسباتی برای تسریع در حل مسائل پیچیده با کمک سیستمهای HPC و ابررایانهها بهرهمند شوید. سپس میتوانید از این دانش در یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، علوم داده، کلاندادهها (Big Data) و موارد مشابه استفاده کنید.
کلاسترهای HPC معمولاً دارای تعداد زیادی کامپیوتر (که اغلب «نود» یا گره نامیده میشوند) هستند و بهطور کلی، اکثر این نودها به صورت یکسان پیکربندی شدهاند. اگرچه از بیرون ممکن است کلاستر شبیه به یک سیستم واحد به نظر برسد، اما سازوکارهای داخلی برای تحقق این امر میتواند بسیار پیچیده باشد. این ایده نباید با مدل کلی client-server اشتباه گرفته شود، زیرا منطق پشت کلاسترها کاملاً منحصربهفرد است. محاسبات کلاستری از چندین ماشین برای ایجاد یک محیط محاسباتی قدرتمندتر، احتمالاً از طریق یک سیستمعامل واحد، استفاده میکند.
چه چیزهایی یاد میگیرید؟
تاریخچه کوتاهی از ابررایانش، نمونههای ابررایانهها، تفاوت ابررایانهها با کلاسترهای HPC، کامپیوترهای کلاستر HPC و مزایای استفاده از محاسبات کلاستری.
اجزای یک کلاستر سیستمهای با کارایی بالا (HPC)، ویژگیهای نود(های) Login، نود(های) Compute، نود(های) Master، نود(های) Storage، شبکههای HPC و غیره.
آشنایی با PBS، دستورات پایه PBS، دستورات `qsub` ،`qstat` ،`qdel` و `qalter` در PBS، وضعیتهای شغلی PBS، متغیرهای PBS، کارهای تعاملی PBS، آرایههای PBS و مثال MATLAB در PBS.
آشنایی با Slurm، دستورات Slurm، یک نمونه کار ساده در Slurm، کارهای توزیعشده MPI و GPU در Slurm، کارهای چندرشتهای OpenMP در Slurm، کارهای تعاملی، کارهای آرایهای و وابستگیهای شغلی در Slurm.
مبانی OpenMP، بندهای OpenMP، ساختارهای اشتراک کاری، مثال Hello world در OpenMP، کاهش (reduction) و حلقه-for موازی، موازیسازی بخشها (section) و جمع برداری.
MPI - مثال Hello world، ارسال/دریافت (send/receive) و مدل ping-pong.
برنامهنویسی موازی - GPU و CUDA: در نهایت، یک راهنمای مختصر و کاربرپسند برای GPUها (واحدهای پردازش گرافیکی)، برنامهنویسی GPU با CUDA، مثال Hello world و غیره ارائه میشود. ما میدانیم که CUDA یک API دشوار است، بهویژه مدلهای حافظه آن؛ لذا درسهای CUDA سادهای را همراه با مثالها اضافه کردهایم تا یادگیری مبانی برای شما آسان و سریع شود!
برنامهنویسی موازی - AMD GPU و HIP (جدید! اوت ۲۰۲۳): یادگیری برنامهنویسی موازی روی GPUهای AMD با ROCm و HIP از مفاهیم پایه تا پیادهسازیهای پیشرفته. بحث را با مفاهیم پایه شامل برنامهنویسی GPU شرکت AMD، مدل اجرا و مدل حافظه آغاز میکنیم و سپس نحوه پیادهسازی الگوریتمها با ROCm و HIP را نشان میدهیم.
AWS HPC: با پیشرفت فناوریهای ابری، AWS منعطفترین و مقیاسپذیرترین زیرساخت ابری را برای اجرای برنامههای HPC فراهم میکند. با ظرفیت تقریباً نامحدود، مهندسان و پژوهشگران میتوانند فراتر از محدودیتهای زیرساختهای محلی نوآوری کنند. ما درسهایی را اضافه کردهایم تا نحوه ساخت کلاستر AWS HPC و اجرای کدها را بهسادگی به شما آموزش دهیم!
بر اساس بازخوردهای شما، مجموعهای از جلسات زنده Zoom را برای این دوره معرفی میکنیم که در آن جنبههای مختلف محاسبات موازی و توزیعشده و پشته نرمافزاری HPC شامل Slurm، PBS Pro، OpenMP، MPI و CUDA را توضیح میدهیم. کلاسهای زنده از طریق Scientific Programming School (یک پلتفرم یادگیری الکترونیکی پیشرفته برای کدنویسی علمی) ارائه میشود. دانشجویان این دوره دسترسی رایگان به نسخه تعاملی این دوره در Scientific Programming School (SCIENTIFIC PROGRAMMING IO) خواهند داشت. دستورالعملهای پیوست در بخش محتوای اضافی آمده است.
سلب مسئولیت
ما در مجموع دانش معادل یک ترم دانشگاهی (با ارزش ۲۵۰۰ تا ۶۰۰۰ دلار) را در یک دوره ویدئویی جمع کردهایم، بنابراین این دوره یک مرور جامع و سطح بالاست. فراموش نکنید که به جامعه پرسش و پاسخ ما بپیوندید تا در هر زمان از دانشجویان دیگر و مدرس کمک بگیرید. این دوره بخشی از مسترکلاس Learn Scientific Computing است.
Scientific Programming School | 30,000+ Students
ایجاد فرصت هایی در داده ها و محاسبات با عملکرد بالا دانشکده برنامه نویسی علمی با بیش از 30،000 دانش آموز یک ابتکار عالی آموزش الکترونیکی برای ارائه دوره های آموزش و تمرین حرفه ای برای کدگذاری علمی ، لینوکس و داده های بزرگ است. این همچنین یک پلت فرم تعاملی و پیشرفته آموزش الکترونیکی است که به شما امکان می دهد در هنگام یادگیری با زمین های بازی و پوسته های تعاملی درون مرورگر خود ، کدهای علمی/دستورات سیستم عامل را اجرا کنید. چه چیزی یاد می گیرید؟ مدرسان برنامه نویسی علمی در برنامه نویسی علمی در لینوکس ، Devops ، HPC و Data Science برنامه نویسی می کنند. در حال حاضر ما از سه سیستم عامل (اوبونتو ، RHEL و SuSE) و بیش از 50 زبان برنامه نویسی از جمله زبان های تجاری مانند Matlab پشتیبانی می کنیم. آیا پیش نیاز دارید؟ نه ، هیچی بلافاصله شروع به یادگیری می کنید به جای اینکه با سیستم عامل ، ماشین مجازی ، SDK و/IDE تنظیمات کنید. همه اینها با Docker روی cloud تنظیم شده است.
Scientific Programmer™
ScientificProgrammer.me | تیم مربی برنامه نویسی علمی به شما کمک می کند تا از زبانهای برنامه نویسی علمی مانند CUDA ، Julia ، OpenMP ، MPI ، C ++ ، Matlab ، Octave ، Bash ، Python Sed و AWK از جمله RegEx در پردازش داده های علمی و دنیای واقعی یاد بگیرید. . این تیم توسط مربیان تحصیلات دکترا در زمینه علوم محاسباتی تشکیل شده است. برنامه نویسی علمی یک رشته چند رشته ای است که به سرعت در حال رشد است و از قابلیت های پیشرفته محاسباتی برای درک و حل مشکلات پیچیده استفاده می کند.
نمایش نظرات