Краткая аннотация:

 Курс знакомит с некоторыми принципами разработки параллельных алгоритмов, ориентированных на решение вычислительно сложных задач, оперирующих большими объемами данных. Подчеркивается важность использования быстрых последовательных алгоритмов. Демонстрируется возможность эффективного решения задач с помощью относительно медленных, но обладающих большим запасом внутреннего параллелизма параллельных алгоритмов. Обсуждается проблема балансировки загрузки процессоров.

 Цель курса:

 Цель курса состоит в изучении принципов построения параллельных алгоритмов, ориентированных на решение вычислительно сложных задач, оперирующих большими объемами данных.

 Подробное описание:

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

 Курс знакомит с принципами разработки параллельных алгоритмов для многопроцессорных систем с распределенной и общей памятью. Рассматриваются методы сокращения времени решения прикладных задач и методы обработки больших объемов данных.

 Подчеркивается необходимость использования самых быстрых из известных последовательных алгоритмов. Демонстрируется  возможность эффективного решения задач с помощью относительно медленных, но обладающих большим запасом внутреннего параллелизма параллельных алгоритмов.

 Обсуждается проблема статической и динамической балансировки загрузки процессоров. Приводятся примеры масштабируемых параллельных алгоритмов, обеспечивающих эффективное использование большого числа процессоров. Обсуждается ряд общих проблем использования суперкомпьютеров для обработки научных данных, в том числе методы визуализации сеточных данных, принципы организации их распределенного хранения и ввода-вывода.

 Предварительные знания:

 При изложении учебного материала курса у обучаемых предполагается наличие общих (начальных) знаний в области программирования.