hpcu_openmp_intro (OpenMP)

2020-08-252020-08-25KoalaСтудИзба

Описание презентации

Файл "hpcu_openmp_intro" внутри архива находится в папке "OpenMP". Презентация из архива "OpenMP", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "параллельное программирование для высокопроизводительных вычислительных систем" из 11 семестр (3 семестр магистратуры), которые можно найти в файловом архиве МГУ им. Ломоносова. Не смотря на прямую связь этого архива с МГУ им. Ломоносова, его также можно найти и в других разделах. .

Просмотр презентации онлайн

Текст из слайда

Интернет Университет
Суперкомпьютерных технологий
Введение
Учебный курс
Параллельное программирование с
OpenMP
Бахтин В.А., кандидат физ.-мат. наук,
заведующий сектором,
Институт прикладной математики им.
М.В.Келдыша РАН

Содержание
 Тенденции развития современных
процессоров
 Существующие подходы для создания
параллельных программ
 Основные возможности OpenMP
 SMP и DSM - системы
 Литература
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
2 из 47

Тенденции развития современных процессоров
В течение нескольких десятилетий развитие ЭВМ сопровождалось
удвоением их быстродействия каждые 1.5-2 года. Это обеспечивалось и
повышением тактовой частоты и совершенствованием архитектуры
(параллельное и конвейерное выполнение команд).
Узким местом стала оперативная память. Знаменитый закон Мура, так
хорошо работающий для процессоров, совершенно не применим для
памяти, где скорости доступа удваиваются в лучшем случае каждые 6
лет.
Совершенствовались системы кэш-памяти, увеличивался объем,
усложнялись алгоритмы ее использования.
Для процессора Intel Itanium:
Latency to L1: 1-2 cycles
Latency to L2: 5 - 7 cycles
Latency to L3: 12 - 21 cycles
Latency to memory: 180 – 225 cycles
Важным параметром становится - GUPS (Giga Updates Per Second)
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
3 из 47

Тенденции развития современных процессоров
Поток
В
П
В
П
В
П
увеличили производительность процессора в 2 раза
Поток
В
П
П
В
П
В
Поток или нить (поанглийски “thread”) –
это легковесный
процесс, имеющий с
другими потоками
общие ресурсы,
включая общую
оперативную память.
Время
В
Поток 3
Поток 2
Поток 1
В
В
В - вычисления
Москва, 2015 г.
П
В
В
П
П
В
П
В
Поток 4
В
П
В
В
П
П
В
П
В
П
П
П
Chip
MultiThreading
П
П - доступ к памяти
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
Время
4 из 47

Top 500
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
5 из 47

Современные суперкомпьютерные системы
№ 4 в Top 500
Суперкомпьютер K computer, SPARC64 VIIIfx 2.0GHz, Tofu
interconnect
 Пиковая производительность - 11280 TFlop/s
 Число ядер в системе — 705 024
 Производительность на Linpack - 10510 TFlop/s (93.17 % от пиковой)
 Энергопотребление комплекса - 12659.89 кВт
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
6 из 47

Современные суперкомпьютерные системы
№ 3 в Top 500
Суперкомпьютер Sequoia, IBM BlueGene/Q, Power BQC 16C 1.6GHz,
Custom interconnect
 Пиковая производительность – 20152.66 TFlop/s
 Число ядер в системе — 1 572 864
 Производительность на Linpack – 16324.75 TFlop/s (81.08 % от
пиковой)
 Энергопотребление комплекса - 7890.0 кВт
Важным параметром становится – Power Efficency (Megaflops/watt)
Как добиться максимальной производительности на Ватт => Chip
MultiProcessing, многоядерность.
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
7 из 47

Тенденции развития современных процессоров
AMD Opteron серии 6300
6380 SE 16 ядер @ 2,5 ГГц, 16 МБ
L3 Cache
6348 12 ядер @ 2,8 ГГц, 16 МБ L3
Cache
6328 8 ядер @ 3,2 ГГц, 16 МБ L3
Cache
6308 4 ядра @ 3,5 ГГц, 16 МБ L3
Cache
технология AMD Turbo CORE
встроенный контроллер памяти (4
канала памяти DDR3)
4 канала «точка-точка» с
использованием HyperTransort 3.0
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
8 из 47

Тенденции развития современных процессоров
Intel Xeon Processor серии E5
E5-2699 v3 (45M Cache, 2.30 GHz) 18 ядер, 36 нитей
E5-2698 v3 (40M Cache, 2.30 GHz) 16 ядер, 32 нити
E5-2697 v3 (35M Cache, 2.60 GHz) 14 ядер, 28 нитей
E5-2643 v3 (30M Cache, 3.40 GHz) 6 ядер, 12 нитей
E5-2637 v3 (15M Cache, 3.50 GHz) 4 ядра, 8 нитей
Intel® Turbo Boost
Intel® Hyper-Threading
Intel® Intelligent Power
Intel® QuickPath
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
9 из 47

Тенденции развития современных процессоров
Intel Core i7-3960X Extreme Edition
3,3 ГГц (3,9 ГГц)
 6 ядeр
 12 потоков с технологией Intel Hyper-Threading
 15 МБ кэш-памяти Intel Smart Cache
 встроенный контроллер памяти (4 канала памяти
DDR3 1066/1333/1600 МГц )
 технология Intel QuickPath Interconnect
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
10 из 47

Тенденции развития современных процессоров
Intel Itanium серии 9500
9560 8 ядер @ 2,53 ГГц, 16 нитей, 32 МБ L3 Cache
9550 4 ядра @ 2,40 ГГц, 8 нитей, 32 МБ L3 Cache
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
11 из 47

Тенденции развития современных процессоров
IBM Power8
 2,75 – 4,2 ГГц
 12 ядер x 8 нитей
Simultaneuos
MultiThreading
 64 КБ Data Cache +
32КБ instruction Cache
 L2 512 КБ
 L3 96 МБ
www.idh.ch/IBM_TU_2013/Power8.pdf
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
12 из 47

Тенденции развития современных процессоров
 Темпы уменьшения латентности памяти гораздо
ниже темпов ускорения процессоров + прогресс в
технологии изготовления кристаллов => CMT
(Chip MultiThreading)
 Опережающий рост потребления энергии при
росте тактовой частоты + прогресс в технологии
изготовления кристаллов => CMP (Chip
MultiProcessing, многоядерность)
 И то и другое требует более глубокого
распараллеливания для эффективного
использования аппаратуры
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
13 из 47

Существующие подходы для создания
параллельных программ
 Автоматическое
/ автоматизированное
распараллеливание
 Библиотеки нитей
• Win32 API
• POSIX
 Библиотеки
передачи сообщений
• MPI
 OpenMP
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
14 из 47

Вычисление числа 
1
4.0
 (1+x )
4.0
2
dx = 
F(x) = 4.0/(1+x2)
0
Мы можем
аппроксимировать интеграл
как сумму прямоугольников:
2.0
N
 F(x )x  
i
i=0
0.0
Москва, 2015 г.
X
1.0
Где каждый прямоугольник
имеет ширину x и высоту
F(xi) в середине интервала
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
15 из 47

Вычисление числа . Последовательная
программа.
#include
int main ()
{
int n =100000, i;
double pi, h, sum, x;
h = 1.0 / (double) n;
sum = 0.0;
for (i = 1; i <= n; i ++)
{
x = h * ((double)i - 0.5);
sum += (4.0 / (1.0 + x*x));
}
pi = h * sum;
printf("pi is approximately %.16f”, pi);
return 0;
}
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
16 из 47

Автоматическое распараллеливание
Polaris, CAPO, WPP, SUIF, VAST/Parallel, OSCAR,
Intel/OpenMP, UTL
icc -parallel pi.c
pi.c(8): (col. 5) remark: LOOP WAS AUTO-PARALLELIZED.
pi.c(8): (col. 5) remark: LOOP WAS VECTORIZED.
pi.c(8): (col. 5) remark: LOOP WAS VECTORIZED.
В общем случае, автоматическое распараллеливание затруднено:
 косвенная индексация (A[B[i]]);
 указатели (ассоциация по памяти);
 сложный межпроцедурный анализ.
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
17 из 47

Автоматизированное распараллеливание
Intel/GAP (Guided Auto-Parallel), CAPTools/ParaWise,
BERT77, FORGE Magic/DM, ДВОР (Диалоговый
Высокоуровневый Оптимизирующий
Распараллеливатель), САПФОР (Система Автоматизации
Параллелизации ФОРтран программ)
for (i=0; iif (A[i] > 0) {b=A[i]; A[i] = 1 / A[i]; }
if (A[i] > 1) {A[i] += b;}
}
icc -guide -parallel test.cpp
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
18 из 47

Автоматизированное распараллеливание
test.cpp(49): remark #30521: (PAR) Loop at line 49 cannot be parallelized
due to conditional assignment(s) into the following variable(s): b. This loop
will be parallelized if the variable(s) become unconditionally initialized at
the top of every iteration. [VERIFY] Make sure that the value(s) of the
variable(s) read in any iteration of the loop must have been written earlier
in the same iteration.
test.cpp(49): remark #30525: (PAR) If the trip count of the loop at line 49 is
greater than 188, then use "#pragma loop count min(188)" to parallelize
this loop. [VERIFY] Make sure that the loop has a minimum of 188
iterations.
#pragma loop count min (188)
for (i=0; ib = A[i];
if (A[i] > 0) {A[i] = 1 / A[i];}
if (A[i] > 1) {A[i] += b;}
}
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
19 из 47

Вычисление числа  с использованием
Win32 API
#include
#include
#define NUM_THREADS 2
CRITICAL_SECTION hCriticalSection;
double pi = 0.0;
int n =100000;
void main ()
{
int i, threadArg[NUM_THREADS];
DWORD threadID;
HANDLE threadHandles[NUM_THREADS];
for(i=0; iInitializeCriticalSection(&hCriticalSection);
for (i=0; iCreateThread(0,0,(LPTHREAD_START_ROUTINE) Pi,&threadArg[i], 0, &threadID);
WaitForMultipleObjects(NUM_THREADS, threadHandles, TRUE,INFINITE);
printf("pi is approximately %.16f”, pi);
}
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
20 из 47

Вычисление числа  с использованием
Win32 API
void Pi (void *arg)
{
int i, start;
double h, sum, x;
h = 1.0 / (double) n;
sum = 0.0;
start = *(int *) arg;
for (i=start; i<= n; i=i+NUM_THREADS)
{
x = h * ((double)i - 0.5);
sum += (4.0 / (1.0 + x*x));
}
EnterCriticalSection(&hCriticalSection);
pi += h * sum;
LeaveCriticalSection(&hCriticalSection);
}
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
21 из 47

Конфликт доступа к данным
При взаимодействии через общую память нити должны синхронизовать
свое выполнение.
Thread0: pi = pi + val; && Thread1: pi = pi + val;
Время
Thread 0
1
LOAD R1,pi
2
LOAD R2,val
3
ADD R1,R2
Thread 1
LOAD R3,pi
4
LOAD R4,val
5
ADD R3,R4
6
STORE R3,pi
7
STORE R1,pi
Результат зависит от порядка выполнения команд. Требуется взаимное
исключение критических интервалов.
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
22 из 47

Вычисление числа  с использованием
MPI
#include "mpi.h"
#include
int main (int argc, char *argv[])
{
int n =100000, myid, numprocs, i;
double mypi, pi, h, sum, x;
MPI_Init(&argc,&argv);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid);
h = 1.0 / (double) n;
sum = 0.0;
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
23 из 47

Вычисление числа  с использованием
MPI
for (i = myid + 1; i <= n; i += numprocs)
{
x = h * ((double)i - 0.5);
sum += (4.0 / (1.0 + x*x));
}
mypi = h * sum;
MPI_Reduce(&mypi, &pi, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);
if (myid == 0) printf("pi is approximately %.16f”, pi);
MPI_Finalize();
return 0;
}
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
24 из 47

Вычисление числа  c использованием
OpenMP
#include
int main ()
{
int n =100000, i;
double pi, h, sum, x;
h = 1.0 / (double) n;
sum = 0.0;
#pragma omp parallel for reduction(+:sum) private(x)
for (i = 1; i <= n; i ++)
{
x = h * ((double)i - 0.5);
sum += (4.0 / (1.0 + x*x));
}
pi = h * sum;
printf("pi is approximately %.16f”, pi);
return 0;
}
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
25 из 47

Достоинства использования OpenMP вместо MPI
для многоядерных процессоров
#define Max(a,b) ((a)>(b)?(a):(b))
#define L 8
#define ITMAX 20
int i,j,it,k;
double eps, MAXEPS = 0.5;
double A[L][L], B[L][L];
int main(int an, char **as)
{
for (it=1; it < ITMAX; it++) {
eps= 0.;
for(i=1; j<=L-2; j++)
for(j=1; j<=L-2; j++) {eps = Max(fabs(B[i][j]-A[i][j]),eps); A[i][j] = B[i][j]; }
for(i=1; j<=L-2; j++)
for(j=1; j<=L-2; j++) B[i][j] = (A[i-1][j]+A[i+1][j]+A[i][j-1]+A[i][j+1])/4.;
printf( "it=%4i eps=%fn", it,eps);
if (eps < MAXEPS) break;
}
}
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
26 из 47

Достоинства использования OpenMP вместо MPI
для многоядерных процессоров
Для получения программы,
способной работать на кластере,
необходимо распределить данные и
вычисления между процессорами.
После распределения данных
требуется организовать
межпроцессорные взаимодействия.
В данном случае - для доступа к
удаленным данным используются
“теневые” грани, которые являются
источником дублирования данных.
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
27 из 47

Тесты NAS
BT
3D Навье-Стокс, метод переменных направлений
CG
Оценка наибольшего собственного значения
симметричной разреженной матрицы
EP
Генерация пар случайных чисел Гаусса
FT
IS
LU
Быстрое преобразование Фурье, 3D спектральный
метод
Параллельная сортировка
3D Навье-Стокс, метод верхней релаксации
MG
3D уравнение Пуассона, метод Multigrid
SP
3D Навье-Стокс, Beam-Warning approximate
factorization
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
28 из 47

Тесты NAS
Analyzing the Effect of Different Programming Models Upon Performance
and Memory Usage on Cray XT5 Platforms
https://www.nersc.gov/assets/NERSC-Staff-Publications/2010/Cug2010Shan.pdf
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
29 из 47

Достоинства использования OpenMP вместо MPI
для многоядерных процессоров(на 1ом узле кластера)





Возможность инкрементального распараллеливания
Упрощение программирования и эффективность на нерегулярных
вычислениях, проводимых над общими данными
Ликвидация дублирования данных в памяти, свойственного MPIпрограммам
Объем памяти пропорционален быстродействию процессора. В
последние годы увеличение производительности процессора
достигается увеличением числа ядер, при этом частота каждого
ядра не увеличивается. Наблюдается тенденция к сокращению
объема оперативной памяти, приходящейся на одно ядро.
Присущая OpenMP экономия памяти становится очень важна.
Наличие локальных и/или разделяемых ядрами КЭШей будут
учитываться при оптимизации OpenMP-программ компиляторами,
что не могут делать компиляторы с последовательных языков для
MPI-процессов.
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
31 из 47

История OpenMP
1998
2002
2005
OpenMP
F/C/C++ 2.5
1997
2011
2013
OpenMP
C/C++ 2.0
OpenMP
C/C++ 1.0
OpenMP
Fortran 1.0
2008
OpenMP
F/C/C++ 3.0
OpenMP
Fortran 1.1
1999
Москва, 2015 г.
OpenMP
Fortran 2.0
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
OpenMP
F/C/C++ 3.1
OpenMP
F/C/C++ 4.0
32 из 47

OpenMP Architecture Review Board












AMD
Cray
Fujitsu
HP
IBM
Intel
NEC
Oracle Corporation
Texas Instruments
NVIDIA
Convey Computer
ST Microelectronics
Москва, 2015 г.
ANL
ASC/LLNL
cOMPunity
EPCC
LANL
NASA
Red Hat
RWTH Aachen University
Texas Advanced Computing
Center
 SNL- Sandia National Lab
 BSC - Barcelona
Supercomputing Center









Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
33 из 47

Компиляторы, поддерживающие OpenMP
OpenMP 4.0:
 GNU gcc (4.9.0)
 Intel 15.0: Linux, Windows and MacOS
OpenMP 3.1:
 Oracle Solaris Studio12.3: Linux and Solaris
 Cray: Cray XT series Linux environment
 LLVM: clang Linux and MacOS
OpenMP 3.0:
 PGI 8.0: Linux and Windows
 IBM 10.1: Linux and AIX
 Absoft Pro FortranMP: 11.1
 NAG Fortran Complier 5.3
Предыдущие версии OpenMP:
 Lahey/Fujitsu Fortran 95
 PathScale
 Microsoft Visual Studio 2008 C++
 HP
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
34 из 47

Обзор основных возможностей OpenMP
C$OMP FLUSH
OpenMP:
#pragma
omp API
critical
OpenMP:
APIдля
длянаписания
написания
многонитевых
многонитевыхприложений
приложений
C$OMP THREADPRIVATE(/ABC/)
CALL OMP_SET_NUM_THREADS(10)
••Множество
директив
Множество
директивкомпилятора,
компилятора,
CALL
OMP_TEST_LOCK(LCK)
набор
наборфункции
функциибиблиотеки
библиотекисистемы
системы
поддержки,
переменные
окружения
C$OMP MASTER
поддержки,
окружения
CALL OMP_INIT_LOCK (LCK)
C$OMP
ATOMIC переменные
••Облегчает
Облегчаетсоздание
созданиемногонитиевых
многонитиевых
C$OMP SINGLE PRIVATE(X)
на
CCииC++
SETENVпрограмм
OMP_SCHEDULE
“STATIC,4”
программ
наФортране,
Фортране,
C++
•Обобщение опыта
создания
создания
C$OMP PARALLEL DO ORDERED PRIVATE•Обобщение
(A, B, C) опытаC$OMP
ORDERED
параллельных
параллельныхпрограмм
программдля
дляSMP
SMPии
DSM
за последние
DSM
систем
последние20
20лет
лет
C$OMP PARALLEL REDUCTION (+: A,
B) систем
C$OMPзаSECTIONS
C$OMP PARALLEL DO SHARED(A,B,C)
#pragma omp parallel for private(a, b)
C$OMP PARALLEL COPYIN(/blk/)
C$OMP DO LASTPRIVATE(XX)
nthrds = OMP_GET_NUM_PROCS()
Москва, 2015 г.
C$OMP BARRIER
omp_set_lock(lck)
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
35 из 47

Cимметричные мультипроцессорные системы
(SMP)
 Все процессоры имеют доступ к любой точке памяти с одинаковой
скоростью.
 Процессоры подключены к памяти либо с помощью общей шины,
либо с помощью crossbar-коммутатора.
 Аппаратно поддерживается когерентность кэшей.
Например, серверы HP 9000 V-Class, Convex SPP-1200,…
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
36 из 47

Системы с неоднородным доступом к памяти
(NUMA)
 Система состоит из
однородных базовых модулей
(плат), состоящих из
небольшого числа процессоров
и блока памяти.
 Модули объединены с
помощью высокоскоростного
коммутатора.
 Поддерживается единое
адресное пространство.
 Доступ к локальной памяти в
несколько раз быстрее, чем к
удаленной.
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
37 из 47

Системы с неоднородным доступом к памяти
(NUMA)
SGI Altix UV (UltraVioloet) 2000
 256 Intel® Xeon® processor E5-4600
product family 2.4GHz-3.3GHz - 2048 Cores
(4096 Threads)
 64 TB памяти
 NUMAlink6 (NL6; 6.7GB/s bidirectional)
http://www.sgi.com/products/servers/uv/
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
38 из 47

Top 500
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
39 из 47

Top 500
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
40 из 47

Intel Xeon Phi (Many Integrated Core - MIC)
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
41 из 47

Литературa
 http://www.openmp.org
 http://www.compunity.org
 http://www.parallel.ru/tech/tech_dev/openmp.html
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
42 из 47

Литература
 Антонов А.С. Параллельное программирование с
использованием технологии OpenMP: Учебное пособие.М.: Изд-во МГУ, 2009.
http://parallel.ru/info/parallel/openmp/OpenMP.pdf
 Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные
вычисления. - СПб.: БХВ-Петербург, 2002.
 Гергель В.П. Теория и практика параллельных
вычислений. - М.: Интернет-Университет, БИНОМ.
Лаборатория знаний, 2007.
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
43 из 47

Литература
Учебные курсы Интернет Университета Информационных
технологий
 Гергель В.П. Теория и практика параллельных вычислений. —
http://www.intuit.ru/department/calculate/paralltp/
 Левин М.П. Параллельное программирование с OpenMP
http://www.intuit.ru/department/se/openmp/
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
44 из 47

Следующая тема
 OpenMP – модель параллелизма по управлению
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
46 из 47

Контакты
 Бахтин В.А., кандидат физ.-мат. наук, заведующий
сектором, Институт прикладной математики им.
М.В.Келдыша РАН
bakhtin@keldysh.ru
Москва, 2015 г.
Параллельное программирование с OpenMP: Введение
© Бахтин В.А.
47 из 47

Поделитесь ссылкой:

Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.

Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.

Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.

Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.

Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.

Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.

Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.

Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.

Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.

Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.

Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.

Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.