Docentes.

Carlos Bederián

Nicolás Wolovick

Curso Optativo de la Lic. en Ciencias de la Computación.
Curso de Posgrado de los Doctorados en Física, Matemática, Astronomía y Computación.
FaMAF, Universidad Nacional de Córdoba.

Forma de aprobación optativa: entrega y aprobación de los cuatro (4) laboratorios en grupos de hasta dos (2) personas.
Forma de aprobación posgrado: además se entrega de un trabajo final individual integrador.

Horarios.
Teóricos: lunes y miércoles de 14 a 16, Sala IPT (Incubadora Proyectos TIC), capacidad para 40 personas.
Clases presenciales canceladas por pandemia                                  siiiiii, marquee aun funciona, sintonicen el canal de Slack para ver por donde salimos.
Labs: lunes y miércoles de 16 a 18, mismo lugar.

Período de Clases.
Del lunes 9 de marzo al miércoles 17 de junio de 2020.

Formulario para alumnas/os interesados.

Slack: #cp2020@famaf-unc.slack.com.

Lista de correo: cp2020-famaf@groups.io.

Versiones anteriores: 2018, 2016, 2014, 2012.

• 20200309: Clase 1, introducción a arquitectura de computadoras (hasta VM).
• 20200311: Introducción a arquitectura de computadoras (cont'd), de código fuente a código ejecutable clear.c
• 20200316 (via Meet): Clase 2, representaciones numéricas, HPC_program_1.2.5.f, HPC_program_1.2.4.f, HPC_program_1.2.4_2.f, kahan.c, sum_experiment.c.
• 20200318 (via Meet): Clase 3, arquitecturas modernas (primera parte), store.c, max_dist.c, unroll.c.
• 20200325 (via Meet): arquitecturas modernas (primera parte (cont'd)).
• 20200330 (via Meet): Clase 4, procesadores superescalares, int_superscalar.c, float_superscalar.c, both_superscalar.c.
• 20200401 (via Meet): Clase 5, jerarquía de memoria y optimizaciones. aliasing.c, aos_vs_soa.c, mtxtransp1.c, mtxtransp2.c.
• 20200406 (via Meet, sin video, corte de luz de EPEC más corte de ADSL Arnet): Clase 6, límites y paralelismo.
• 20200413 (via Meet): Clase 7, SIMD 1. multmap.c, multmap_octa.c, multmap_octa_oneliner.c, multmap_omp.c, mapcond.c, mapcond_omp.c.
• 20200415 (via Meet): Clase 8, SIMD 2. reducesum_vhadd.c, reducesum_vadd.c, reducesum.c, transpose_avx.c, transpose_mem_cache_avx.c.
• 20200420 (via Meet): Clase 9, SIMD implementations.
• 202004?? (via Meet): Clase 10, ARM SVE.
• 20200427 (via Meet): Clase 11, MIMD.
• 20200429 (via Meet): Clase 12, OpenMP 1. incdec.c, incdec_volatile.c, incdec_atomic.c, incdec_lock.c, parallel-hello.c, parallel-hello-clauses-threads.c, parallel-for.c, parallel-reduction.c.
• 20200504,06 (via Meet): Clase 13, OpenMP 2. parallel-sections.c, parallel-ordered.c, parallel-reduction-array-manual-naive.c, parallel-reduction-array-manual.c, parallel-reduction-array.c, parallel-task.c, sum-task.c, sum-autopar.c, sum-omp.c.
• 20200511 (via Meet): Clase 14, Topología en SMP. topo_2_E52680v2.xml, topo_2_E52680v4.xml, topo_2_E52680v4_HT.xml, topo_7210_knl.xml.
• 20200513 (via Meet): Clase 15, Afinidad. falsesharing.c, numa.c, numa-trash.c.
• 20200518 (via Meet): Clase 16, Scaling en SMP.
• 20200520 (via Meet): Clase 17, Graphics Processing Units. CS314-CgExample-FragmentShader.tar.gz, CS314-CgExample-VertexFragmentShader.tar.gz.
• 20200525: Feriado 🇦🇷.
• 20200527 (via Meet): Clase 18, CUDA 1 intro.
• 20200601 (via Meet): Clase 19, CUDA 2 maps. helper_cuda.h, map1.cu, map2.cu, ma4.c, ma4_simd_omp.c, ma4.cu.
• 20200603 (via Meet): Clase 20, CUDA 3 reduction. reduce.c, reduce1.cu, reduce2.cu, reduce3.cu.
• 20200608 (via Meet): Clase 21, CUDA 4 tools. Trabajamos sobre ma4.cu.
• 20200610 (via Meet): Clase 22, Arquitectura GPU.
• 20200615: Feriado Güemes.
• 20200617 (via Meet): Fin GPUArch, cierre de la materia.

• 20200309: intro 00.
• 20200311: clase 1, mini ejercicio.
• Lab 1: enunciado optimización secuencial.
  • Presentaciones de Lab1: parte 1, parte 2.
• 20200318: Makefiles y SLURM básico.
• 20200325: performance.
• 20200331: compiladores slides, video.
• Lab 2: enunciado vectorización.
  • Presentaciones de Lab2: parte 1, parte 2.
• 20200415: clase live coding stencil SSE.
• 20200420: Intel SPMD Parallel Compiler (ISPC) slides, video.
• Lab 3: enunciado OpenMP.
  • Presentaciones de Lab3: parte 1, parte 2.
• 20200511: Performance, video.
• 20200601: Portando código a CUDA, video.
• 20200611: Consulta Lab4, video.
• 20200617: Más consulta Lab4, video.
• Lab 4: enunciado CUDA.
  • Presentaciones de Lab4: parte 1, parte 2.

Divulgación

• M. Mitchell Waldrop, The chips are down for Moore’s law, Nature 530, 144–147 (11 February 2016).
• Moshe Vardi, Moore’s Law and the Sand-Heap Paradox, CACM 57(5), 5, May 2014.

HPC en general

• Victor Eijkhout, Introduction to High-Performance Scientific Computing, 3rd Edition, TACC, 2020.
• Charles Severance, Kevin Dowd, High Performance Computing, Connexions, 2012, CC3.0.

CPU

• John L. Hennessy, David A. Patterson, Computer Architecture: A Quantitative Approach, 6th Edition, Morgan Kaufmann, 2017.
• David A. Patterson, John L. Hennessy, Computer Organization and Design: RISC-V Edition, 1st Edition, Morgan Kaufmann, 2017.
• Randal E. Bryant, David R. O’Hallaron, x86-64 Machine-Level Programming, 2008.
• Jason Robert Carey Patterson, Modern Microprocessors A 90 Minute Guide!, original 2001, actualizado 2016.
• Dan Luu, What's new in CPUs since the 80s and how does it affect programmers?, 2015.
• Agner Fog, Software optimization resources, Copenhagen University College of Engineering, 2020.
• Ulrich Drepper, What Every Programmer Should Know About Memory, Red Hat Inc., 2007.
• Intel Developer Manuals.

CPU, multicore

• Ruud van der Pas, Eric Stotzer, Christian Terboven, Using OpenMP-The Next Step; Affinity, Accelerators, Tasking, and SIMD, MIT Press, 2017.
  • Barbara Chapman, Gabriele Jost y Ruud van der Pas, Using OpenMP, Portable Shared Memory Parallel Programming, MIT Press, 2007.
• The OpenMP® API specification for parallel programming.
• OpenMP 4.5 API C/C++ Syntax Quick Reference Card.
• Victor Eijkhout, Parallel Programming for Science and Engineering Using MPI, OpenMP, and the PETSc library, 1st Edition, 2017.

GPU

• David B. Kirk, Wen-mei W. Hwu, Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach, 3rd Edition, Morgan Kaufmann, 2016.
• Sean Baxter, Modern GPU 2.0 site, 2015.
• Rob Farber, CUDA Application Design and Development, Morgan Kaufmann, 2011.
• CUDA C Programming Guide, NVIDIA, 2020.
• CUDA C Best Practices Guide, NVIDIA, 2020.
• CUDA Toolkit Documentation, NVIDIA, 2020.

• 2 * (2*Xeon E5-2620v3 E5-2680v4, 128 GiB de RAM DDR4-2133, SSD 240 GiB, HDD 2*4 TiB). . Estos recursos computacionales se obtuvieron con fondos del PROMINF y PAMEG.
• 2 * GTX 1070, 8 GiB GDDR5. A préstamo por unos ex-mineros a través de Martín Onetti.
• 1 * RTX 2080 Ti, 11 GiB GDDR6. Donada por Oixxio y que será parte de Nabucodonosor #3.

{bc,nicolasw}@famaf_url, donde famaf_url = famaf.unc.edu.ar