Architektury výpočetních systémů

• 26 hod. přednášky
• 12 hod. pc laboratoře
• 14 hod. projekty

• 60 bodů závěrečná zkouška (písemná část)
• 15 bodů půlsemestrální test (písemná část)
• 25 bodů projekty

Přehled architektur současných výpočetních systémů, jejich možností a budoucích trendů. Schopnost vyhodnotit efektivitu softwarových aplikací na daném výpočetním systému, identifikovat výkonnostní problémy a navrhnout jejich nápravu. Praktické zkušenosti s prací na superpočítačích Anselm a Salomon.
Pochopení důsledků hardwarových omezení na efektivitu softwarových řešení.

Seznámit se s architekturou moderních výpočetních systémů založených na vícejádrových procesorech architektury x86, RISC-V nebo ARM v konfiguracích se sdílenou (UMA) i distribuovanou sdílenou (NUMA) pamětí, často doplněných o akcelerátor ve formě GPU. Pochopit hardwarové aspekty výpočetních systémů, které mají vliv na výkon dané aplikace a příkon systému. Umět posoudit možnosti konkrétní architektury a predikovat výkonnost aplikací. Ujasnit si úlohu překladače a jeho spolupráci s procesorem. Získat schopnost orientovat se v nabídce jednotlivých komponent výpočetních systémů, dovést je hodnotit a porovnávat.

Existuje spousta problémů a programovacích jazyků, kde na výkonu aplikace, spotřebované paměti, použitém procesoru nebo spotřebě elektrické energie nezáleží. Co ale dělat v případě, když pracuji na složitém úkolu, kde je výkon aplikace, či příkon systému věc naprosto kritická? V takovém případě je třeba program uzpůsobit použitému výpočetnímu systému! 
Smyslem kurzu AVS je detailně rozebrat architekturu současných vícejádrových superskalárních procesů, paměťových subsystémů a lehce se dotknout využití grafických karet s cílem porozumět faktorům majícím vliv na výkon softwaru. 
Naučíte se tedy, jak procesor pracuje se složitými proudy instrukcí, jak spekulativně provádí různé části kódu nebo jak přednačítá data z paměti. Velký důraz je kladen na vektorizaci smyček, což je jeden z hlavních trendů navyšování výkonu procesorů a naprosto klíčová technologie pro akceleraci programů pomocí grafických karet. Dále se zaměříme na možnosti paralalelizace na vícejádrových systémech, které v současné době obsahují 50+ výpočetních jader. Naučíme se knihovnu OpenMP, která pomocí několika jednoduchých direktiv umožní rozdělit náš problém na všechna procesorová jádra a připojené grafické karty. Ukážeme si rovněž techniky a softwarové prostředky pro identifikaci výkonnostních problémů a základní techniky jak se těmto problémům vyvarovat již ve fázi návrhu software.

Architektura počítače typu von Neumann, hierarchická organizace paměťového systému, programování v jazyce symbolických instrukcí a jazyce C/C++, činnost a funkce kompilátoru.

komerční

• Intel Compilatory a tooly, Superpočítač Anselm a Salomon, Allinea debugger
• 
  volně dostupné
  • GNU C/C++ kompilátor

• Hennessy, J.L., Patterson, D.A.: Computer Architecture - A Quantitative Approach. 5. vydání, Morgan Kaufman Publishers, Inc., 2012, 1136 s., ISBN 1-55860-596-7. download.
• Baer, J.L.: Microprocessor Architecture. Cambridge University Press, 2010, 367 s., ISBN 978-0-521-76992-1. info.
• van der Pas, R., Stotzer, E., and Terboven, T.: Using OpenMP-The Next Step, MIT Press Ltd, ISBN 9780262534789, 2017. info.

1. Skalární procesory, zřetězené zpracování instrukcí, asistence kompilátoru.
2. Superskalární procesory, dynamické plánování instrukcí.
3. Optimalizace toku dat v hierarchii pamětí cache.
4. Predikce skoků, optimalizace načítání instrukcí a dat. 
5. Procesory s podporou datového paralelismu a vektorizace.
6. Procesory s podporou vláken a vícejádrové procesory.
7. Paralelizace a vektorizace smyček.
8. Funkční paralelismus a akcelerace rekurzivních algoritmů.
9. Synchronizace na systémech se sdílenou pamětí. 
10. Algoritmy koherence pamětí cache.
11. Architektury s distribuovanou sdílenou pamětí.
12. Architektura a programování grafických karet.
13. Nízkopříkonové procesory a techniky pro snižování příkonu.

1. Měření výkonnosti kódu a Roof-line model (4. týden).
2. Dekompozice problému s ohledem na cache (5. týden).
3. Vektorizace kódu pomocí OpenMP (7. týden).
4. Paralelizace smyček a úloh pomocí OpenMP (8. týden).
5. Funkční paralelizace a synchronizace pomocí OpenMP (10. týden).
6. Ukázka paralelních výpočtů na Raspberry PI (11. týden).

• Měření výkonnosti a optimalizace procesorového kódu pomocí OpenMP.
• Vývoj aplikace na v OpenMP na NUMA uzlu superpočítače.

Vyhodnocení dvou projektů v celkovém rozsahu 14 hodin, půlsemestrální písemka.
Podmínky zápočtu:
Získání 20 ze 40 bodů za projekty a půlsemestrální písemku.

• Zameškaná cvičení je možné nahradit v alternativní termín.
• V poslední týdnu semestru budou probíhat náhradní cvičení.

Získání 20 ze 40 bodů za projekty a půlsemestrální písemku.