Курс знакомит с некоторыми принципами разработки параллельных алгоритмов. Из всего многообразия причин, побуждающих к использованию суперкомпьютеров, в рамках курса рассматриваются только две: сокращение времени решения прикладных задач и обеспечение возможности решения больших задач за заданное время. В связи с этим подчеркивается необходимость использования, с одной стороны, самых быстрых из известных последовательных алгоритмов, а с другой – относительно медленных, но обладающих большим запасом внутреннего параллелизма, параллельных алгоритмов.

   Обсуждается проблема балансировки загрузки процессоров, острота которой многократно возрастает с ростом числа процессоров и процессорных ядер. Приводятся примеры масштабируемых параллельных алгоритмов и подходов, обеспечивающих эффективное использование большого числа процессоров. Обсуждается ряд общих проблем использования суперкомпьютеров для обработки научных данных, в том числе проблема рациональной декомпозиции сеточных данных. Рассматриваются алгоритмы сортировки больших объёмов данных, методы визуализации сеточных данных, принципы организации их распределенного хранения и ввода-вывода.

   В начале курса кратко обсуждаются основные понятия и инструменты, достаточные для описания параллельных алгоритмов, что позволяет свести к минимуму требования к предварительной подготовке слушателей.