ECAR 2014: HPC School
Universidad Santa María, Chile
13 - 18 de Octubre del 2014

DESCRIPTION

The main goal of ECAR 2014 School is the training of human resources (undergraduate and graduate students, ICT professionals, researchers) in different areas of the HPC by means of courses that consider theoretical and practical sessions. The courses belong to the following areas of the HPC:

  • HPC Clusters: Cluster Architecture, Management & Maintenance, Scientific Programming, Grid & Cloud Computing.
  • Parallel Computing: Distributed & Shared Memory Clusters, Performance Evaluation and Optimization, Parallel Programming (Models, Libraries, Visualization), GPU Computing.
  • Scientific Computing: Methods and Techniques, Simulation of Complex Systems, Statistical Analysis of Simulation Results, Discrete and Continuous Complex Systems.

The courses will be given in Spanish.

The program of ECAR can be found here

COURSE DESCRIPTIONS
Enrique Alba
Universidad de Málaga
España		 Metaheurísticas Paralelas
  • Principales factores en el diseño, implementación y evaluación del rendimiento de técnicas paralelas en el dominio de las metaheurísticas, la optimización y el aprendizaje de máquina en general.
  • Aplicaciones complejas que requieren el uso del paralelismo como parte fundamental de cualquier propuesta de resolución que se desee eficiente y efectiva. Se incluirán casos de estudio en telecomunicaciones, bioinformática e ingeniería de software.
    		•
    Carlos Bederián
    Universidad Nacional de Córdoba
    Argentina    		 Optimización del Rendimiento de Aplicaciones GPU
  • Usos de las distintas memorias y caches de una GPU
  • Reducción de sincronización utilizando operaciones intra-warp
  • Uso de la biblioteca CUB de NVIDIA dentro y fuera de kernels
  • Implementación de algoritmos adaptativos usando Dynamic Parallelism
  • Superposición de comunicación y cómputo usando streams
  • Diferentes formas de utilizar múltiples GPU en una aplicación CUDA
    		•
    Carlos García-Garino, David Monge, Elina Pacini
    Universidad Nacional de Cuyo
    Argentina    		 Introducción a Cloud Computing
  • Service models: SaaS, PaaS, IaaS
  • Private, public and hybrid clouds
  • Resource allocation and workflow scheduling
  • Scientific applications & big data
    		•
    José Luis Gordillo
    Universidad Nacional de México
    México    		 Operación de Centros de Computación de Alto Rendimiento (CAR)
  • Políticas y procedimientos generales
  • Operación de equipos de CAR
  • Servicios para usuarios de CAR
    		•
    Gonzalo Hernández
    CCTVal - Universidad Santa María
    Chile    		 Introducción a la Computación Paralela
  • Conceptos de computación paralela: Taxonomia, Speed-Up, Eficiencia, Escalabilidad
  • Modelos de programación paralela
  • Metodología para construir programas paralelos
    		•
    Roberto León
    Universidad Nacional Andrés Bello
    Chile     		SciPy: Scientific Python
  • NumPy: Manipulación de datos numéricos
  • Matplotlib: Gráficos con Python
  • Scipy: Computación científica de alto nivel
    		•
    Sergio Nesmachnow
    Universidad de la República
    Uruguay    		 Programación Paralela en Sistemas de Memoria Distribuida
  • Modelos de comunicación entre procesos (jerárquicos y no jerérquicos)
  • Desarrollo de aplicaciones paralelas/distribuidas con la biblioteca MPI
  • Casos de estudio y temas avanzados (algoritmo de Jacobi con MPI, procesamiento distribuido de datos con MPI, los estándar MPI-2 y MPI-3, integración de MPI con lenguajes de programación y scripting: Java, MATLAB, Python, Perl)
    		•
    Manuel Ujaldón
    CUDA Fellow
    España    		 Introducción a GPU Computing & Programming
  • Introducción a la programación de la GPU para propósito general (GPGPU)
  • Arquitectura CUDA. Generaciones y modelos actuales
  • Programación de la GPU con CUDA. Compilación y optimización
  • Ejemplos de kernels y librerías CUDA a programar por el alumno
  • Optimizaciones basadas en CUDA 6.0 sobre Kepler y Maxwell
    		•