Описание:Обработка больших графов, которая стала очень востребованной за последние 5-10 лет, невозможна без применения суперкомпьютеров. Однако нерегулярная структура графов, большой размер, преобладание операций доступа к данным над вычислениями приводит к тому, что задачи обработки графов являются одними из самых сложных для эффективной реализации на суперкомпьютерах.
Курс посвящен всем аспектам параллельной обработки графов от алгоритмов до их эффективной реализации на суперкомпьютерных архитектурах с общей и распределенной памятью, отдельное внимание будет уделено технологиям Big Data. Первая часть курса посвящена паралелльным алгоритмам обработки графов для основных задач: поиску в графе, поиску всех кратчайших путей от заданной вершины, поиску минимального остовного дерева, поиску сообществ, расчета метрик центральности. Вторая часть курса посвящена анализу влияния различных аппаратные и программных факторов на производительность при решении задач обработки графов и какие методы существуют для оптимизации производительности программных реализаций.