Магистратура "Высокопроизводительные вычисления и технологии параллельного программирования (совместно с РФЯЦ)" НИЯУ МИФИ, Москва

Обучение охватывает как теоретические аспекты, так и практическое применение параллельных алгоритмов, что позволяет студентам глубже понять принципы работы вычислительных систем и архитектуры.

Студенты получают знания о методах оптимизации программного обеспечения для многопроцессорных и многоядерных систем, а также изучают подходы к организации эффективного параллельного вычисления. Особое внимание уделяется разработке и анализу алгоритмов, что помогает формировать навыки критического мышления и решения нестандартных задач.

Основное внимание уделено современным подходам к организации параллельных вычислений, практическим технологиям разработки эффективных параллельных программ. Магистранты проходят практические занятия и практикумы по параллельным вычислениям, обеспечивающих удаленный доступ к различным параллельным системам, оснащенных современными математическими пакетами и параллельными математическими библиотеками, средствами разработки параллельных программ и визуальной поддержки вычислительного эксперимента.

Изучаемые дисциплины:

• Иностранный язык
• Современная философия и методология науки
• История и методология прикладной математики и информатики
• Непрерывные математические модели
• Дискретные и вероятностные модели
• Оптимизация и численные методы
• Архитектура и программное обеспечение высокопроизводительных вычислительных систем
• Современные операционные системы
• Сетевые технологии
• Теоретические основы многопоточного, параллельного и и распределенного программирования.

Дисциплина по выбору:

• Архитектуры параллельных вычислительных систем
• Технологии параллельного программирования
• Базовые технологии MPI
• Программное обеспечение параллельных и распределенных вычислительных систем
• Методы разработки высокопроизводительных приложений
• Практикум по параллельным технологиям. OpenMP, OpenMP/MPI
• Теория графов и ее приложения в параллельных вычислениях
• Численные методы параллельной обработки данных
• Практикум. Параллельные библиотеки, кластерные технологии.