Insegnamento
NUMERICAL METHODS FOR HIGH PERFORMANCE COMPUTING
INP5070472, A.A. 2016/17

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
MATHEMATICAL ENGINEERING - INGEGNERIA MATEMATICA
IN2191, ordinamento 2015/16, A.A. 2016/17
1127539
Curriculum MATHEMATICAL MODELLING FOR ENGINEERING AND SCIENCE [001PD]
Crediti formativi 6.0
Denominazione inglese NUMERICAL METHODS FOR HIGH PERFORMANCE COMPUTING
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile e Ambientale (ICEA)
Sito E-Learning https://elearning.unipd.it/dicea/course/view.php?idnumber=2016-IN2191-001PD-2015-INP5070472-N0
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede PADOVA

Docenti
Responsabile CARLO JANNA MAT/08

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Discipline matematiche, fisiche e informatiche MAT/08 6.0

Modalità di erogazione
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso II Anno
Modalità di erogazione frontale

Organizzazione della didattica
Tipo ore Crediti Ore di
Corso
Ore Studio
Individuale
Turni
LEZIONE 6.0 48 102.0 Nessun turno

Calendario
Inizio attività didattiche 27/02/2017
Fine attività didattiche 09/06/2017

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
1 2016 01/10/2016 15/03/2018 JANNA CARLO (Presidente)
FERRONATO MASSIMILIANO (Membro Effettivo)
PUTTI MARIO (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: Numerical Methods for Differential Equations
Conoscenze e abilita' da acquisire: Il corso mira all'acquisizione delle nozioni di base del calcolo ad alte prestazioni e la conoscenza pratica e la sperimentazione dei principali algoritmi della programmazione parallela. Saranno esaminati i kernel numerici più diffusi nei codici di calcolo ingegneristici.
Modalita' di esame: Discussione orale del progetto svolto durante il corso.
Criteri di valutazione: Capacità di progettare e implementare algoritmi per la soluzione numerica di problemi ingegneristici su calcolatori paralleli.
Contenuti: 1. Algebra lineare numerica avanzata: metodi proiettivi per sistemi non-simmetrici (Bi-CG, QMR) e problemi agli autovalori (Metodo delle potenze, Metodo QR, Lanczos, DACG);
2. Multigrid;
3. Tecniche di precondizionamento: ILU, inverse approssimate, AMG;
4. Analisi numerica in parallelo: concetti base, operazioni, comunicazione dei dati e strutture dati;
5. Paradigmi per la programmazione parallela: gli standard OpenMP e Message Passing Interface;
6. Implementazione parallela: kernel di algebra lineare sparsa, metodi iterativi e domain decomposition.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento:
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Appunti delle lezioni
Testi di riferimento:
  • Saad, Yousef, Iterative methods for sparse linear systemsYousef Saad. Philadelphia: SIAM, --.
  • Saad, Yousef, Numerical methods for large eigenvalue problemsYoucef Saad. Manchester: Manchester university press, New York [etc.], Halsted press, --.
  • P. Pacheco, Parallel Programming with MPI. --: Morgan Kaufmann Publishers, 1997. Cerca nel catalogo
  • B. Chapman, G. Jost and R. van der Pas, Using OpenMP, Portable Shared Memory Parallel Programming. --: MIT Press, 2008.