Insegnamento CALCOLO DISTRIBUITO E SISTEMI AD ALTE PRESTAZIONI
- Corso
- Informatica
- Codice insegnamento
- GP004158
- Sede
- PERUGIA
- Curriculum
- Comune a tutti i curricula
- Docente
- Osvaldo Gervasi
- Docenti
-
- Osvaldo Gervasi
- Ore
- 78 ore - Osvaldo Gervasi
- CFU
- 9
- Regolamento
- Coorte 2017
- Erogato
- 2017/18
- Attività
- Caratterizzante
- Ambito
- Discipline informatiche
- Settore
- INF/01
- Tipo insegnamento
- Obbligatorio (Required)
- Tipo attività
- Attività formativa monodisciplinare
- Lingua insegnamento
- Italiano
- Contenuti
- Introduzione all’High Performance Computing (HPC) e all'High Throughput Computing (HTC); Implementazione e amministrazione di Cluster. Costruzione di servizi scalabili ed in alta affidabilità. Il progetto Condor per High Throughput Computing. Architettura dei sistemi Grid; Gestione e Bilanciamento dei Processi in ambiente Cluster e Grid. GPU Computing; OpenCL. Cloud Computing.
- Testi di riferimento
- Dispense e materiale messi a disposizione dal docente
- Obiettivi formativi
- L'obiettivo principale dell'insegnamento è quello di introdurre lo studente allo studio di sistemi emergenti che sono tra l'altro alla base delal realizzazione dei moderni data center e al rilascio di ambienti in alta affidabilità, oltre a presentare i sistemi ad alte prestazioni, fondamentali per l'avanzamento della conoscenza e della scienza.Le principali conoscenze acquisite saranno:disegno e implementazione di sistemi Cluster: principali problematiche e modalità di istallazione e configurazioneServizi ad alta affidabilità e sistemi ad alte prestazioniL'ambiente Condor per la realizzazione di Cluster High ThroughputSistemi Grid Computing: disegno e implementazioneGPGPU Computing e programmazione OpenCL di GPU: come incrementare le performances di molti applicativi.Cloud Computing: disegno e implementazione di cloud ibride. Le principali abilità (vale a dire la capacità di applicare le conoscenze) acquisite sono:Capacità di disegnare e implementare un Cluster di computer, evitandone le possibili criticitàCapacità di disegnare e implementare i servizi di rete e applicazioni in alta affidabilitàCapacità di pianificare ed implementare un ambiente Grid ComputingCapacità di pianificare ed implementare GPGPU computing per calcolo ad alte prestazioni e per l'aument di prestazioni in ambienti Multi/many core.Capacità di pianificare ed implementare un ambiente Cloud ibrido
- Prerequisiti
- Nessuno
- Metodi didattici
- Lezione frontale con l'ausilio di strumenti multimediali (slides, video, etc). Esercitazione in sala computer.
- Altre informazioni
- Il docente è disponibile ad erogare lezioni frontali, esercitazioni e sessioni di esami in lingua Inglese.
- Modalità di verifica dell'apprendimento
- Produzione di relazioni inerenti le esperienze di laboratorio effettuate. Colloquio orale.
Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa - Programma esteso
- Il corso introduce gli studenti alle moderne tecnologie che permettono la realizzazione di data center e di erogare applicazioni in ambienti di alta affidabilità e bilanciamento del carico. In particolare verranno trattati i temi seguenti:Introduzione all'High Performance Computing (HPC) e all'High Throughput Computing (HTC); Beowulf clusters; Implementazione e amministrazione di Cluster: OpenMosix, Oscar, Roks; Costruzione di servizi scalabili; Realizzazione di servizi ad alta affidabilità in ambiente Cluster: Heartbeat, Corosync, PaceMaker. Condor: istallazione, implementazione e design di un Cluster High Throughput. Ambienti di Metacomputing; Risorse e Servizi in ambienti Metacomputing; Ambienti Grid Computing; Architettura dei sistemi Grid; Reti ad alte prestazioni; I /O parallelo in ambiente Cluster e Grid. GPGPU Computing. linguaggio di programmazione OpenCL. Cloud Computing: presentazione e implementazione di una Cloud ibrida.