Breve descripción

En esta asignatura el estudiante conocerá los sistemas actuales en computación de altas prestaciones y las técnicas y herramientas para el uso de los mismos, así como conceptos que le ayuden a diseñar de forma eficiente sus aplicaciones.

Título asignatura

Computación de alto rendimiento

Código asignatura

102461

Curso académico

2018-19

Planes donde se imparte

MÁSTER UNIVERSITARIO EN FÍSICA DE PARTÍCULAS Y DEL COSMOS

Créditos ECTS

6

Carácter de la asignatura

OPTATIVA

Duración

Cuatrimestral

Idioma

Castellano e inglés

Contenidos

• Introducción y arquitectura de una e-Infraestructura.

• Sistemas de computación:
  - Supercomputación.
  - Computación distribuida y Grid.
  - Modelo de computación Cloud.

• Sistemas de almacenamiento:
  - Almacenamiento distribuido.
  - Transferencia de datos.

• Paralelización de aplicaciones.

• Diseño de aplicaciones.

Generales

CG1 - Capacidad para integrarse eficazmente en un grupo de trabajo y trabajar en equipo, compartir la información disponible e integrar su actividad en la del grupo colaborando de forma activa en la consecución de objetivos comunes

CG2 - Capacidad de estudio, síntesis y autonomía suficientes para, una vez finalizado este programa formativo, iniciar una Tesis Doctoral

CG7 - Conocer las herramientas metodológicas necesarias para desarrollar proyectos avanzados

Transversales

CT1 - Capacidad para buscar, obtener, seleccionar, tratar, analizar y comunicar información utilizando diferentes fuentes

Específicas

CE7 - Capacidad para planificar y desarrollar de forma autónoma proyectos informáticos de componente científico/numérico

Actividades formativas

AF1 - Participación y asistencia a lecciones magistrales en el aula (28 horas)

AF2 - Participación y asistencia en seminarios dirigidos por un profesor (28 horas)

AF4 - Realización de prácticas de computación (12 horas)

AF5 - Desarrollo de proyectos guiados (20 horas)

AF9 - Tutorías con un profesor que se desarrollarán tanto personalmente como por medio de recursos en red (por ejemplo, correo electrónico, gestor de contenidos en entorno web. e.g. Moodle) (5 horas)

A10 - Elaboración de informes de laboratorio y de campo (19 horas)

A11 - Realización y presentación escrita de trabajos (10 horas)

A12 - Estudio individual de contenidos de la asignatura (33 horas)

Metodologías docentes

MD1 - Clases magistrales en el aula

MD4 - Prácticas de computación

MD6 - Trabajos escritos

En esta asignatura se comenzará por una exposición de los diferentes sistemas de computacion conceptos básicos, incluyendo ejemplos sencillos pero relevantes, que serán analizados individualmente y discutidos en común. Se revisarán los diferentes componentes de una solución, y los actores que participan en el desarrollo de la misma.

Los estudiantes, organizados en grupos, realizarán un análisis detallado de un caso de estudio empleando las diferentes tecnologías discutidas, por ejemplo cómo se protege el acceso a los datos de los pacientes en un entorno médico, o que licencias debemos aplicar para que datos medioambientales sean explotados en abierto pero convenientemente referenciados.

Resultados de aprendizaje

• Conocimiento de los sistemas actuales en computación de altas prestaciones y las técnicas y herramientas para uso de los mismos.

• Capacidad para desarrollar aplicaciones informáticas que requieren dichos sistemas de altas prestaciones para su ejecución.

• Experiencia práctica en el uso de un supercomputador, un entorno distribuido GRID, y recursos en Cloud.

Descripción del sistema de evaluación

SE1 - Examen escrito (ponderación mínima 0% y ponderación máxima 100%)

SE3 - Examen práctico en el laboratorio (ponderación mínima 0% y ponderación máxima 50%)

SE4 - Valoración de informes y trabajos escritos (ponderación mínima 0% y ponderación máxima 50%)

Profesor responsable

Profesorado

Bibliografía

Distributed Systems: Principles and Paradigms, Andrew S. Tanenbaum, Prentice Hall.

The Linux Command Line, William E. Shotts Jr.

The Crossroads of Cloud and HPC: OpenStack for Scientific Research: Exploring OpenStack cloud computing for scientific workloads – October 24, 2016.

Guía de usuario del supercomputador Altamira.

Wilson, G., Bryan, J., Cranston, K., Kitzes, J., Nederbragt, L., & Teal, T. K. (2017). "Good enough practices in scientific computing". PLOS Computational Biology, 13(6), 1–20. http://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005510

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