Предварительная программа школы

Название мероприятия
5-ая Летняя школа МФТИ-университета Иннополис по высокопроизводительным
вычислениям и их приложениям к задачам современной биологии и медицины
Сроки проведения
с 8 по 14 сентября 2013 года
Место проведения
Казань, университет Иннополис
Рабочий язык – русский. Часть лекций иностранными профессорами читается на
английском языке.
Цели Школы
1.
Сформировать у слушателей Школы общее представление об актуальных
медико-биологических проблемах, для решения которых требуется применение
современных высокопроизводительных вычислительных технологий. С этой целью
привлекаются ведущие специалисты в данной области.
2.
Дать представление о базовых моделях математической биологии и методах
решения уравнений этих моделей.
3.
Дать основные знания по распараллеливанию алгоритмов и программ
решения уравнений базовых моделей с использованием комплексов различной
архитектуры.
4.
Выработать у слушателей навыки работы с использованием
коммуникационных сред (MPI) и программных моделей (CUDA).
Тематика лекций
Обзорные лекции по актуальным проблемам современной биологии и
биотехнологии, приложениям к медицинским задачам. Современные математические
модели (Паоло ди Нардо, 3 лекции)
Базовые модели математической биологии (д.ф.-м.н., профессор А.И. Лобанов) –
3 лекции
Лекция 1. Популяционные модели. Задача Колмогорова-Петровского-Пискунова о
«диффузии гена» в популяции. Распространение импульсов в нервном волокне – базовая
модель ФитцХью-Нагумо, модель Ходжкина-Хаксли. Связь математических моделей в
частных производных с системами ОДУ. Задача А.Тьюринга о морфогенезе.
Неустойчивость Тьюринга. Система «Брюсселятор»
Лекция 2. Колебательная неустойчивость. Бегущие волны в средах. Простейшие
математические модели процесса свертывания крови. Свойства математической модели
В.Зарницыной и Ф.Атауллаханова.
Лекция 3. Численные методы решения уравнений базовых моделей. Требования к
численным методам. Конечно-разностные методы. Явные и неявные разностные схемы.
Понятие о методах конечных элементов.
Введение в распараллеливание алгоритмов и программ (к.ф.-м.н., доцент В.Е.
Карпов)
Предлагаемый теоретический курс рассчитан на 8 академических часов. В
результате изучения курса слушатели будут знать:
- историю эволюции вычислительных систем и историческую необходимость
использования параллельных вычислений;
- основы архитектуры параллельных вычислительных комплексов;
- основные технологические этапы разработки параллельных программ;
- принципы асимптотического анализа алгоритмов;
- методы декомпозиции последовательных алгоритмов и программ;
- способы эквивалентных и неэквивалентных преобразований последовательных
программ, позволяющих использовать их на параллельных вычислительных комплексах.
Содержание курса
1.
Проблемы эволюции вычислительных систем. Парадигмы
последовательного и параллельного программирования
Три кризиса в развитии программного обеспечения.
Архитектурный и программный параллелизм в вычислительных системах.
Парадигма последовательного программирования. Этапы содержательной задачи,
математической модели, алгоритма, программы, процессов. Модели последовательного
программирования.
Парадигма параллельного программирования. Модели параллельного
программирования. Этапы декомпозиции, назначения, оркестровки, отображения.
2.
Элементы асимптотического анализа алгоритмов
Основные принципы асимптотического анализа алгоритмов.
Терминология и обозначения. Асимптотические отношения. Сравнение
последовательных алгоритмов. Оптимальность последовательного алгоритма.
Вычислительная модель RAM. Пример асимптотического анализа сложности
последовательного алгоритма выбора элемента из множества.
Основная теорема асимптотического анализа и ее использование.
Вычислительные модели PRAM. Ускорение при распараллеливании. Стоимость
параллельного алгоритма. Оптимальность алгоритма по стоимости.
3.
Декомпозиция алгоритмов на уровне операций
Форма записи алгоритмов. Понятие о графе алгоритма.
Строго параллельные формы графа, каноническая параллельная форма. Соотнесение
строго параллельных форм с выполнением алгоритма на конкретных архитектурных
решениях.
Ярусы параллельной формы, их ширина и высота.
Концепция неограниченного параллелизма.
Определение максимально возможного ускорения по ярусно-параллельной форме
алгоритма.
4.
Укрупнение параллельных ярусов
Декомпозиция алгоритмов и программ на уровне операторов и блоков операторов.
Условия Бернстайна (Bernstein) и их нарушение.
Истинная или потоковая зависимость операторов, антизависимость, зависимость по
выходным данным. Графы зависимостей. Зависимости по управлению и ресурсам.
Связь зависимостей операторов с возможностью одновременного выполнения.
5.
Параллельность циклов
Простые циклы: расстояние зависимости; зависимости, связанные и несвязанные с
циклом.
Вложенные циклы. Вектора зависимости и направлений. Их использование для
определения возможности распараллеливания циклов.
Эквивалентное преобразование программ, эквивалентные алгоритмы. Способы
распараллеливания: loop distribution, code replication, loop alignment, приватизация
переменных, индукция и редукция.
Математическое моделирование белок-белковых взаимодействий с
использованием программной модели CUDA (к.ф.-м.н. А.А. Жмуров)
Биологические системы и их свойства
Белки, белок -белковые комплексы и агрегаты, ДНК, РНК, комплексы ДНК и РНК с
белками. Биологические функции белков, белок -белковых комплексов и агрегатов.
Биологические свойства молекул ДНК и РНК.
2. Фундаментальные биологические процессы. Фолдинг белка, механическая и
термическая денатурация белка, формирование и распад белок-белковых комплексов и
агрегатов. Примеры.
3.Методы численного моделирования биологических систем. Молекулярная
динамика в полноатомном разрешении в явном и неявном растворителе, динамика
Ланжевена. Молекулярное силовое поле, аппроксимации.
4. Реализации численных методов молекулярного моделирования. Уравнения
Ньютона и Ланжевена. Генераторы случайных чисел на центральном процессоре (ЦП) и
графическом сопроцессоре (ГП). Численное интегрирование уравнений движения на ЦП и
ГП.
Ковалентные взаимодействия: реализации расчёта сил на ЦП и на ГП.
Невалентные взаимодействия: задача N тел. Методы оптимизации алгоритмов на ГП.
Подход «паралеллизация по частицам», использование разделяемой памяти для
ускорения вычислений.
Списки соседей (Верле). Потенциалы с переключением. Граничные условия.
Потенциал вибрации углов между ковалентными связями.
5.
Реализация алгоритмов на ГП. Подход «паралеллизации по
взаимодействующим тройкам частиц».
Структура программных реализаций молекулярной динамики. Использование
программных пакетов для молекулярной динамики. Подготовка системы, минимизация
энергии, нагрев и равновесные симуляции.
Типы файлов, используемых в молекулярной динамике. Файлы координат,
топологии, бинарные файлы координат. Базы данных белковых структур (pdb.org),
использование программы VMD
6.
Эксперимент, моделирование и теория. Эксперименты на единичных
молекулах АСМ и их моделирование. Сложность в сопоставлении данных экспериментов
с результатами моделирования. Упрощённые модели. Процесс Орнштейна-Уленбека.
Расчёт температуры с использованием распределения Максвелла-Больцмана, расчёт
давления, объёма системы. Модель цепи Рауса. Модели воды.
Программная модель CUDA (А.В. Шевченко) – 1 лекция
Тематика зачетного проекта
Предлагается референс-код, в котором реализован неявный метод повышенного
порядка аппроксимации для решения задачи А.Тьюринга о морфогенезе. В референс-коде
реализован нераспаралелливающийся метод матричной прогонки. Цель – отказ от
алгоритма прогонки, замена его редукционным алгоритмом.
Состав участников (преподавателей)
Лекторы (Россия)– Лобанов А. И., д.ф.-м.н., профессор, Карпов В.Е., к.ф.-м.н.,
доцент, Жмуров А.А., к.ф.-м.н., Шевченко А.В.
С обзорными лекциями приглашены Атауллаханов Ф.И., д.б.н., профессор (темы
лекций –модели деления клеток, процессы свертывания крови).
Паоло ди Нардо (Paolo di Nardo, Università degli Studi di Roma Tor Vergata) –
специалист в области биологии стволовых клеток и искусственных органов. По базе
данных Scopus индекс цитирования 814, индекс Хирша 13. Директор научноисследовательского института в Риме
Практика – Шевченко А.В., Цыбулин И.В. (МФТИ), Долуденко А.Н.(к.ф.-м.н., н.с.
ОИВТ РАН)
Организационное сопровождение (связанное с пребыванием ди Нардо) с 8 по 11
сентября – Павлюкова Е.Р.
Требования к слушателям
Уровень образования – не ниже 4 года бакалавриата (4 курса для специалистов).
Технические ВУЗы, университеты – факультеты механико-математический, физический,
биологический, прикладной математики и т.п.
Владение языками программирования – С/C++ (обязательно)
Желательно знание ОС Unix на уровне пользователя
Должны быть прослушаны курсы дифференциальных уравнений, желательно –
курсы вычислительной математики и уравнений математической физики.
Отбор проводится на основе заполненных анкет (образец прилагается) и
мотивировочных писем (форма свободная).
Предварительное расписание Школы
8 сентября (воскресенье) – торжественное открытие.
Лекция 1 – П. ди Нардо
Обед
Обзорная лекции (Ф.И. Атауллаханов – удаленный доступ), Практикум 1 (введение в
Unix А.Н. Долуденко)
9 сентября (понедельник)
Лекции 2, 3, 4 – Ди Нардо, Карпов, Лобанов
обед
Практикумы 2,3 (А.Н. Долуденко)
10 сентября (вторник)
Лекции 4, 5, 6 – Ди Нардо, Карпов, Лобанов
обед
Практикумы 4,5 (А.Н. Долуденко)
11 сентября (среда)
Лекции 7, 8,9 – Карпов, Лобанов, Жмуров
обед
Практикумы 6,7 - работа над проектом (А.Ю. Субботина)
12 сентября (четверг)
Лекции 10,11,12 – Карпов, Шевченко, Жмуров
обед
Практикумы 8,9 - работа над проектом (А. В. Шевченко, И.В. Цыбулин)
13 сентября (пятница)
Лекции 13,14 – А.А. Жмуров, А.А. Жмуров
обед
Практикумы 10-12 - работа над проектом (А.А. Жмуров, А.Ю. Субботина)
14 сентября (суббота)
Практикумы 13,14 - работа над проектом, сдача проекта (А.А. Жмуров, А.Ю.
Субботина, А.В. Шевченко, И.В. Цыбулин)
обед
Торжественное закрытие