This course introduces the fundamentals of high-performance and parallel computing. It is targeted at scientists and engineers seeking to develop the skills necessary for working with supercomputers, the leading edge in high-performance computing technology.
In the first part of the course, we will cover the basic building blocks of supercomputers and their system software stack. Then, we will introduce their traditional parallel and distributed programming models, which allow one to exploit parallelism, a central element for scaling the applications in these types of high-performance infrastructures.
In the second part of the course, we will motivate the current supercomputing systems developed to support artificial intelligence algorithms required in today's world. This year's syllabus will pay special attention to Deep Learning (DL) algorithms and their scalability using a GPU platform.
This course uses the learn by doing approach, based on a set of exercises, made up of programming problems and reading papers, that the students must carry out throughout the course. The course will be marked by a continuous assessment, which ensures constant, steady work.
All in all, this course seeks to enable students to acquire practical skills that can help them as much as possible to adapt and anticipate the new technologies that will undoubtedly emerge in the coming years. For the practical part of the exercises, the student will use supercomputing facilities from the Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS).
CEE4.1 - Capacitat d'analitzar, avaluar i dissenyar computadors i proposar noves tècniques de millora en la seva arquitectura.
CEE4.2 - Capacitat d'analitzar, avaluar, dissenyar i optimitzar programari considerant l'arquitectura i de proposar noves tècniques d'optimització.
CEE4.3 - Capacitat d'analitzar, avaluar, dissenyar i administrar programari de sistema en entorns de supercomputació.
Competències Tècniques Generals
Genèriques
CG1 - Capacitat per aplicar el mètode científic en l'estudi i anàlisi de fenòmens i sistemes en qualsevol àmbit de la Informàtica, així com en la concepció, disseny i implantació de solucions informàtiques innovadores i originals.
Competències Transversals
Treball en equip
CTR3 - Ser capaç de treballar com a membre d'un equip, ja sigui com a un membre més, ja sigui realitzant tasques de direcció, amb la finalitat de contribuir a desenvolupar projectes d'una manera pragmàtica i amb sentit de la responsabilitat; assumir compromisos tenint en compte els recursos disponibles.
Bàsiques
CB6 - Que els estudiants sàpiguen aplicar els coneixements adquirits y la seva capacitat de resolució de problemes en entorns nous o poc coneguts dins de contexts més amplis (o multidisciplinaris) relacionats amb la seva àrea d'estudi.
CB8 - Que els estudiants sàpiguen comunicar les seves conclusions i els coneixements i raons darreres que les sustenten- a públics especialitzats i no especialitzats d'una manera clara i sense ambigüitats.
CB9 - Que els estudiants posseeixin les habilitats d'aprenentatge que els permetin continuar estudiant d'una manera que haurà de ser en gran mesura autodirigida o autònoma.
Objectius
Capacitar els estudiants per seguir per si mateixos el continu desenvolupament de sistemes de supercomputació que permeten la convergència d'algoritmes analítics avançats o la intel.ligència artificial.
Competències relacionades:
CB6,
CB8,
CB9,
CTR3,
CEE4.1,
CEE4.2,
CEE4.3,
CG1,
Continguts
00. Benvinguda: Contingut del curs i motivació
01. Fonaments de supercomputació
02. General purpose supercomputers
03. Parallel programming models
04. Parallel performance metrics
05. Parallel Performance models
06. Heterogeneous supercomputers
07. Parallel programming languages for heterogeneous platforms
08. Emerging Trends and Challenges in Supercomputing
09. Artificial Intelligence is a computing problem
10. Deep Learning essential concepts
11. Using Supercomputers for DL training
12. Accelerate the learning with parallel training using a multi-GPU parallel server
13. Accelerate the learning with parallel training using a multi-GPU parallel server
14. How to speed up the training of Transformers-based models
Exercise 01: Read and present a paper about exascale computers challenges
Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
1h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
2h
02. General purpose supercomputers
Teoria
1h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
4h
Exercise 02: Getting started with Supercomputing
Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
1h
Aprenentatge dirigit
0.2h
Aprenentatge autònom
2h
03. Parallel programming models
Teoria
2h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
2h
Exercise 03: Getting Started with Parallel Programming Models
Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
2h
Aprenentatge dirigit
0.1h
Aprenentatge autònom
2h
04. Parallel performance metrics
Teoria
2h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
4h
Exercise 04: Getting Started with Parallel Performance Metrics
Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
1h
Aprenentatge dirigit
0.1h
Aprenentatge autònom
4h
05. Parallel performance models
Teoria
1h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
4h
Exercise 05: Getting started with parallel performance metrics and models
Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
1h
Aprenentatge dirigit
0.1h
Aprenentatge autònom
3h
06. Heterogeneous supercomputers
Teoria
6h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
3h
Exercise 06: Comparing supercomputers performance
Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
1h
Aprenentatge dirigit
0.1h
Aprenentatge autònom
3h
07. Parallel programming languages for heterogeneous platforms
Teoria
1h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
2h
Exercise 07: Getting started with CUDA
Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
3h
Aprenentatge dirigit
0.1h
Aprenentatge autònom
5h
08. Emerging Trends and Challenges in Supercomputing
Teoria
1h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
1h
Exercise 08: Read and present a paper about emerging trends in supercomputing
Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
1h
Aprenentatge dirigit
0.1h
Aprenentatge autònom
3h
Midterm
Teoria
2h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
10h
09. Artificial Intelligence is a Supercomputing problem
Teoria
2h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
3h
Exercise 09: First contact with Deep Learning
Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
2h
Aprenentatge dirigit
0.1h
Aprenentatge autònom
4h
10. Deep Learning essential concepts
Teoria
1h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
1h
Exercise 10: The new edition of the TOP500
Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
1h
Aprenentatge dirigit
0.2h
Aprenentatge autònom
4h
11. Using Supercomputers for DL training
Teoria
2h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
2h
Exercise 11: Using a supercomputer for Deep Learning training
Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
3h
Aprenentatge dirigit
0.2h
Aprenentatge autònom
4h
12. Accelerate the learning with parallel training using a multi-GPU parallel server
Teoria
1h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
1h
Exercise 12: Accelerate the learning with parallel training using a multi-GPU parallel server
Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
3h
Aprenentatge dirigit
0.2h
Aprenentatge autònom
4h
13. Accelerate the learning with distributed training using multiple parallel servers
Teoria
1h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
1h
Exercise 13: Accelerate the learning with distributed training using multiple parallel server
Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
3h
Aprenentatge dirigit
0.2h
Aprenentatge autònom
8h
14. How to speed up the training of Transformers-based models
Teoria
1h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
1h
Exercise 14: How to speed up the training of Transformers-based models
Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
3h
Aprenentatge dirigit
0.2h
Aprenentatge autònom
4h
Final remarks
Teoria
0.5h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
2h
Metodologia docent
Class attendance and participation: Regular attendance is expected, and is required to be able to discuss concepts that will be covered during class.
Lab activities: Some exercises will be conducted as hands-on sessions during the course using supercomputing facilities. The student's own laptop will be required to access these resources during the theory class. Each hands-on session will involve writing a lab report with all the results. There are no days for theory classes and days for laboratory classes. Theoretical and practical activities will be interspersed during the same session to facilitate the learning process.
Reading/presentation assignments: Some exercise assignments will consist of reading documentation/papers that expand the concepts introduced during lectures. Some exercises will involve student presentations (randomly chosen).
Assessment: There will be one midterm exam in the middle of the course. The student is allowed to use any type of documentation (also digital via the student's laptop).
Mètode d'avaluació
The evaluation of this course can be obtained by continuous assessment. This assessment will take into account the following:
20% Attendance + participation
15% Midterm exam
65% Exercises (+ exercise presentations) and Lab exercises (+ Lab reports)
Details of the weight of each component of the course in the grade are described in the tentative scheduling section.
Course Exam: For those students who have not benefited from the continuous assessment, a course exam will be announced during the course. This exam includes evaluating the knowledge of the entire course (practical part, theoretical part, and self-learning part). During this exam, the student is not allowed to use any documentation (neither on paper nor digital).
Bibliografia
Bàsica:
Class handouts and materials associated with this class -
Torres, J,
2019.
Understanding Supercomputing, to speed up machine learning algorithms (Course notes) -
Torres, J,
2018.
Programming in C and Linux basics will be expected in the course. In addition, prior exposure to parallel programming constructions, Python language, experience with linear algebra/matrices, or machine learning knowledge will be helpful.