\documentclass{article}
\usepackage[utf8]{inputenc}
\usepackage[russian]{babel}
\begin{document}
\title{Подготовка специалистов в области
высокопроизводительных вычислений на базе
межуниверситетской инновационной
учебно-исследовательской лаборатории InterUniLab \footnote{Работа выполняется при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ в рамках прио-ритетного национального проекта «Образование».} }
\author{А.С. Абрамова, Н.А. Шехунова, А.В. Бухановский}
\maketitle
 \begin{abstract}
Рассматриваются особенности разработки учебно-методического комплекса «Высо-копроизводительные вычисления» на основе модульного и компетентностного под-ходов, ориентированных на слушателей-магистров по специализации «Разработка программного обеспечения» Санкт-Петербургского Государственного университета информационных технологий, механики и оптики. Самостоятельная работа в рамках комплекса ориентирована на участие в учебно-исследовательских проектах, выпол-няемых в межуниверситетской учебно-исследовательской лаборатории InterUniLab.
\end{abstract}
\section*{Введение}
Современный этап развития высокопроизводительных вычислительных технологий характеризуется: широким распространением многоядерных компьютерных архитектур, удешевлением и доступностью кластерных систем на основе стандартных комплектую-щих, развитием технологий распределенных вычислений, в том числе, Грид [1]. Это тре-бует модификации и развития соответствующих учебных комплексов. Недостаточное внимание сейчас уделяется системному подходу к параллельному математическому и программному обеспечению, как совокупности математических моделей, методов их реа-лизации, параллельных алгоритмов, технологий программирования, тестирования и вери-фикации параллельных программ, хотя именно такой путь позволяет строить эффектив-ные параллельные алгоритмы и проектировать надежные программные системы на их ос-нове [2].
Так как Россия в 2003 году присоединилась к Болонскому процессу, новые УМК должны разрабатываться в соответствии с требованиями, предъявляемыми Европейским союзом. Это позволит включить российские учебные курсы в европейскую систему обра-зования. Главной проблемой перехода к новой системе образования, вызывающей поле-мику, является переход от квалификационного подхода к компетентностному,  а также модульная структура обучения.
Преподавание высокопроизводительных вычислений (High Performance Computing, HPC), как дисциплины из области компьютерных наук, требует серьезной материальной и информационной базы. HPC быстро развивается, что приводит к необходимости постоян-ного обновления учебных материалов, которые должны в общем случае содержать муль-тидисциплинарные сведения (архитектура ЭВМ, теория построения алгоритмов, техноло-гии программирования, коммуникационные технологии и пр.). Требования к педагогиче-скому процессу в области высокопроизводительных вычислений, такие как направлен-ность на конкретный результат образования и гибкость, дают право описать его в виде функциональной системы. Описание педагогического процесса в виде функциональной системы дает возможность эффективно управлять этим сложным процессом [3].
\section{Разработка курса}
Курс «Конструирование и анализ параллельных алгоритмов» разбит на модули: про-ектирование параллельных алгоритмов, проектирование параллельных программ, при-кладные параллельные алгоритмы. По окончании курса студент должен уметь: строить эффективные параллельные алгоритмы, применительно к конкретной вычислительной ар-хитектуре, уметь оценивать и моделировать параллельную производительность алгоритма для определенной вычислительной архитектуры, выбирать алгоритмы для решения по-ставленной задачи, выбирать технологии параллельного программирования для решения поставленной задачи, реализовывать ПО с помощью технологий параллельного програм-мирования, оценивать эффективность работы параллельной программы и формулировать рекомендации по ее модификации.
Курс «Технологии распределенный вычислений и систем» разбит на 5 модулей: ос-новные виды распределенных вычислительных архитектур, концепция и модели Грид, проектирование приложений для распределенных вычислительных архитектур, разработ-ка приложений в peer-to-peer-системах, разработка приложений в современных Грид-системах. По окончании курса студенты должны уметь выбирать оптимальный способ ор-ганизации распределенной вычислительной системы, классифицировать распределенные вычислительные архитектуры, оценивать и моделировать параллельную производитель-ность распределенной вычислительной системы, выбирать вычислительную систему для решения поставленной задачи, выбирать программный инструментарий для решения по-ставленной задачи, пользоваться программным инструментарием распределенных вычис-лительных систем, разрабатывать эффективное программное обеспечение для распреде-ленный вычислительных систем.
В методическое обеспечение курса входит виртуальная лаборатория, которая форми-руется на базе разрабатываемых лабораторных работ. Лабораторные работы посвящены построению и оптимизации параллельных алгоритмов: метод Монте-Карло вычисления интегралов, решение систем линейных алгебраических уравнений методом Монте-Карло, генетический алгоритм (глобальная оптимизация), численное интегрирование (квадрату-ры), поиск на графах, умножение матриц, метод конечных элементов, параллельное LU-разложение.
\section{Работа студентов}
Самостоятельная работа студентов в рамках данных курсов ориентирована на участие в учебно-исследовательских проектах, выполняемых в межуниверситетской инновацион-ной учебно-исследовательской лаборатории InterUniLab. InterUniLab создана совместной инициативой Санкт-Петербургских университетов — Санкт-Петербургского Государ-ственного политехнического университета, СПбГУ ИТМО, Санкт-Петербургского Госу-дарственного университета авиаприборостроения и др. — и Фондом содействия развитию малых предприятий в научно-технической сфере при поддержке глобальных IT-компаний, таких как Intel, Microsoft, Cadence. Одной из ее задач является подготовка квалифициро-ванных кадров в области критических технологий (в том числе, технологии распределен-ных вычислений и систем, высокопроизводительные вычисления) путем вовлечения слу-шателей в практическую реализацию мотивационных (курсовых) проектов — индивиду-ального или в составе рабочей группы. Мотивационный проект ориентирован на разработ-ку математического обеспечения высокопроизводительных вычислений в определенной предметной области. Слушателям на выбор будут предложены задачи из области гидро-метеорологии, экологии, биомедицины, физики плазмы, технической диагностики и управления подвижными техническими объектами, основанные на реальных массивах данных.
УМК «Высокопроизводительные вычисления» в СПбГУ ИТМО в настоящий момент находится в состоянии разработки. Однако отдельные его элементы уже прошли апроба-цию в рамках летних и зимних школ Intel (2006, 2007 гг.), а также в плановом учебном процессе СПбГУ ИТМО. Ввод УМК в опытную эксплуатацию планируется в осеннем се-местре 2008 г.

 \begin{thebibliography}{3}
 \bibitem{} Defining the Grid — a snapshot of the current view // H. Stockinger, 2006 ( www.gridclub.ru)

\bibitem{}  Гергель В.П., Стронгин Р.Г. Основы параллельных вычислений для многопроцес-сорных вычислительных систем. – Н.Новгород, ННГУ, 2001

\bibitem{}  Анохин П.К. Принципиальные вопросы общей теории функциональных систем. — М, 1973
\end{thebibliography}
\end{document}