Подработка для репетиторов по обучение параллельному программированию в Москве

Для работы

Подготовка к экзамену

Для себя Сделать практическое задание для института по предмету основы параллельных вычислений

Для себя Необходимо помочь в следующих задачах Во-первых, установка OpenCL(поскольку видео адаптер Intel) на ноутбук. Во-вторых объяснение и изучение параллельного программирования (интересует OpenCL, Cuda, MPI, OpenMP)

Подготовка к экзамену

Для себя

Подготовка к экзамену

Для себя Требуется помощь с параллельным программированием лабораторной работы в программе VirtualBox с помощью Linux Slackware

Для себя Помочь в распараллеливании задач

Для себя

Для себя Помочь с настройкой среды разработки в связке Visual Studio Community + OpenMP, Подключить пакет mpi от Microsoft. Рассказать про параллельное программирование. Помочь с решением задач.

Для себя Параллельное программирование сортировка шелла с четно-нечетным слиянием бэтчера, распараллеливание на openmp вот это последовательная версия, которую нужно распараллелить https://github.com/ermilovad/ppc-2025-threads/blob/ermilova_d_shell_sort_batcher_even-odd_merger/tasks/seq/ermilova_d_shell_sort_batcher_even-odd_merger/src/ops_seq.cpp

Подготовка к экзамену

Подготовка к экзамену

Для себя

Для себя У меня есть репозиторий под названием doc-to-graph, содержащий кодв Python , который используется для преобразования документов в графики. Этот код работает достаточно быстро для 1000 документов набора данных ten_newsgroups. Я хочу, чтобы он масштабировался для работы с большими наборами данных. Я хочу распараллелить код.

Для себя

Лабораторная работа Нужно построить рисунок иллюстрирующий обмены между процессами

Для себя Дебаггинг кода

Подготовка к экзамену

Для себя Нужна помощь с написанием кода и разбором с темой по OpenMP. Тема лабораторной работы: 1. Параллельное программирование для систем с общей памятью с использованием технологии OpenMP. Задание: Найти минимальную (или близкую к минимальной) правильную раскраску заданного графа (правильной называется такая раскраска, когда любые две смежные вершины окрашены в разные цвета; минимальной называется раскраска, использующая наименьшее количество цветов).

Для себя Нужна помощь в разборке отчетов и в подготовке к защите

Для работы Запрограммировать на Rust и/или Python криптографические алгоритмы, задействовав GPU для расчётов

Подготовка к экзамену

Помощь в решении заданий Решать задания

Для себя

Для себя Решить задачи

Подготовка к экзамену

Для работы Помочь в распараллеливании

Для себя Задача N тел в CUDA. Помощь с кодом и выводом результатов.

Учебная работа Нужно переделать программу на opencl ( вычисление определителя матрицы)

Для себя Метод Гаусса на MPI на с++

Подготовка к экзамену

Подготовка к экзамену

Цель занятия: необходимо разобраться в коде и помочь исправить некоторые моменты

Цель занятия: Надо доработать существующую программу решения уравнения теплопроводности, применив к нему 1) метод геометрического параллелизма для N потоков с динамической балансировкой на системе с распределённой памятью (Hyper-Threading, Simultaneous Multi Threading) 2)метод геометрического параллелизма для N потоков с применением библиотеки MPI У меня есть код программы решения ур-я теплопроводности на Python (скину в личные сообщения). Нужно к нему применить приведенные выше методы. Решение аналогичной задачи (немного отличается условие): https://studfile.net/mgtu-stank/1316/folder:41715/#16405365 Буду очень благодарна за помощь! За каждый метод примерно 1,5 тыс. руб. или предложите свою цену

Цель занятия: Помочь с программированием

Цель занятия: Решение тестов на время

Цель занятия: Язык программирования С , Библиотека параллельных вычислений MPI (Message Passing Interface). Распределительные системы различные топологии сетей.

Цель занятия: Помощь в разборе материала, выполнение лабораторных работ

Цель занятия: OpenMP и MPI

Цель занятия: Помощь в выполнении заданий, например: Для выполнения практических заданий используются суперкомпьютерные вычислительные ресурсы факультета ВМК. http://hpc.cs.msu.ru/ В каждой задаче требуется: 1) Для предложенного алгоритма реализовать несколько версий параллельных программ с использованием технологии OpenMP. a) Вариант параллельной программы с распределением витков циклов при помощи директивы for. б) Вариант параллельной программы с использованием механизма задач (директива task). б') Для программ с регулярной зависимостью по данным вместо механизма задач допускается реализация и сравнение различных версий конвейерного выполнения циклов, параллелизм по гиперплоскостям и др. 2) Реализовать параллельную версию программы с использованием технологии MPI. 3) Убедиться в корректности разработанных версий программ. 4) Начальные параметры для задачи должны быть подобраны таким образом, чтобы: a) Задача помещалась в оперативную память одного узла кластера. б) Время решения задачи было в примерном диапазоне 5 сек.-15 минут. 5) Исследовать эффективность полученных параллельных программ на суперкомпьютере Polus. a) Сравнить варианты разработанных версий параллельных программ. б) Если в процессе распараллеливания программа была существенно оптимизирована/изменена/переписана (например, на С++) необходимо провести сравнение - исходная программа VS программа после преобразований. в) Исследовать влияние различных опций оптимизации, которые поддерживаются компиляторами (-O2, -O3, -fast...) 6) Исследовать масштабируемость полученной параллельной программы: построить графики зависимости времени выполнения параллельной программы от числа используемых ядер для различного объёма входных данных. Оптимальным является построение трёхмерного графика: по одной из осей время работы программы, по другой - количество ядер и по третьей - объём входных данных. Такой график необходимо построить для каждого из разработанных вариантов программы. Каждый прогон программы с новыми параметрами рекомендуется выполнять несколько раз с последующим усреднением результата (для избавления от случайных выбросов). Для замера времени рекомендуется использовать функцию omp_get_wtime, общее время работы должно определяться временем работы самой медленной нити/процесса. Количество ядер/процессоров рекомендуется задавать в виде p=1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 20, 40, 60, 80, 100, 120, 140, 160. 7) Определить основные причины недостаточной масштабируемости программы при максимальном числе используемых ядер/процессоров. 8) Подготовить отчет о выполнении задания, включающий: описание реализованного алгоритма, графики зависимости времени исполнения от числа ядер/процессоров для различного объёма входных данных, текст программы.