Os melhores estudantes de Ciências da Computação do mundo terão, em 2025 a oportunidade de aprender mais sobre os principais avanços no estado da arte em HPC (Computação de Alto Desempenho) e Big Data Analytics para diversas disciplinas científicas.
Com o objetivo de estimular a formação em redes, proporcionar mentoria avançada, facilitar o intercâmbio internacional e abrir novas opções de carreira, a edição de 2025 da HPC Summer School acontecerá em Lisboa, de 6 a 11 de julho.
Decorrem até 31 de janeiro as candidaturas a esta Summer School.
Detalhes sobre a Escola de Verão Internacional de HPC 2025
Estudantes de pós-graduação e pós-doutorados de instituições na Austrália, Canadá, Europa, Japão e Estados Unidos são convidados a candidatar-se à 15ª Escola de Verão Internacional de Computação de Alto Desempenho (HPC), que se realizará em Lisboa, Portugal.
Candidata-te à Escola de Verão Internacional de HPC 2025
A escola de verão de 2025 é patrocinada pela EuroHPC Joint Undertaking (EuroHPC JU) através do projeto HPC SPECTRA na Europa, o Pawsey Supercomputing Research Centre (Pawsey) na Austrália, a Digital Research Alliance of Canada (DRAC), o RIKEN Center for Computational Science (R-CCS) no Japão, a University of Illinois at Urbana Champaign e a University of Texas at Austin nos EUA, juntamente com outras organizações da África do Sul (NICIS CHPC e NITheCS) e do Reino Unido (EPCC); estas últimas conduzirão os seus próprios processos de seleção.
- Para participantes da Europa, a elegibilidade para a escola está restrita àqueles que são cidadãos de um Estado-Membro da UE ou Estado Participante do EuroHPC JU e com a sua residência e emprego principal num Estado-Membro da UE ou Estado Participante do EuroHPC JU. A exceção é o Reino Unido, cujos candidatos não são elegíveis para apoio financeiro do projeto HPC SPECTRA devido às regras de financiamento; o EPCC conduzirá um processo de seleção interno para os participantes.
Em resumo
A escola de verão familiarizará os melhores estudantes em ciências computacionais com os principais aspetos de ponta da HPC e Big Data Analytics para uma variedade de disciplinas científicas, catalisará a formação de redes, fornecerá mentoria avançada, facilitará a troca internacional e abrirá novas opções de carreira.
Cientistas computacionais líderes e tecnólogos de HPC das regiões parceiras oferecerão instrução em sessões paralelas sobre uma variedade de tópicos, tais como:
- Desafios de HPC e Big Data em disciplinas científicas principais: Receberás introduções curtas e de alto nível a várias áreas científicas, com foco em abordagens de simulação relacionadas à HPC e desafios algorítmicos nos respetivos campos.
- Programação de memória partilhada: Usando OpenMP, aprenderás a usar os múltiplos núcleos presentes nos processadores modernos, bem como questões e otimizações relacionadas.
- Programação de memória distribuída: Para aqueles que já conhecem o básico da programação com a Interface de Passagem de Mensagens (MPI), aprenderás como otimizar o desempenho com base na forma como a biblioteca MPI funciona internamente e funcionalidades MPI mais avançadas.
- Programação de GPU: Com base nas técnicas de OpenMP ensinadas anteriormente, aprenderás a programar unidades de processamento gráfico (GPUs), que são importantes facilitadores da computação científica moderna e aprendizagem automática.
- Análise e otimização de desempenho em CPUs e GPUs modernas: Aprenderás o básico da engenharia de desempenho, como recolher perfis e rastros, e como identificar possíveis gargalos de desempenho com base nos perfis e rastros recolhidos.
- Engenharia de software: Aprenderás abordagens técnicas de ponta e melhores práticas no desenvolvimento e manutenção de software científico.
- Bibliotecas numéricas: Aprenderás a aproveitar algoritmos já implementados no teu código.
- Análise de Big Data: Aprenderás a usar o poderoso e popular framework Spark para analisar conjuntos de dados muito grandes e integrar isso com técnicas de aprendizagem automática.
- Aprendizagem profunda: Estenderás as técnicas de aprendizagem automática já aprendidas para a vanguarda com aprendizagem profunda (também conhecida como redes neurais) usando o framework padrão TensorFlow.
- Visualização científica: Aprenderás a usar ferramentas de visualização 3D para grandes conjuntos de dados científicos.
- Infraestruturas de HPC na Austrália, Canadá, Europa, Japão e EUA: Aprenderás sobre os recursos disponíveis na tua parte do mundo, bem como como obter acesso a esses recursos.
O programa com despesas pagas beneficiará estudiosos de instituições da Austrália, Europa, Japão e EUA que usam computação avançada nas suas pesquisas. O candidato ideal terá muitas das seguintes qualidades, no entanto, esta lista não é destinada a ser um “checklist” para os candidatos atenderem a todos os critérios:
- Familiaridade com HPC, não necessariamente um especialista em HPC, mas sim um estudioso que poderia beneficiar de incluir ferramentas e métodos de computação avançada no seu trabalho computacional existente
- Um estudante de pós-graduação com um plano de pesquisa sólido ou um pós-doutorando nos estágios iniciais das suas carreiras de pesquisa
- Prática regular com, ou interesse em, programação paralela
- Candidatos de qualquer disciplina de pesquisa são bem-vindos, desde que as suas atividades de pesquisa incluam trabalho computacional.
- Familiaridade com C/C++ ou Fortran, pois a maioria dos exemplos e práticas são baseados nesses idiomas de programação. Python é usado ou exemplos incluídos em algumas sessões.
Observe os pré-requisitos específicos definidos abaixo.
Escolhe o teu percurso!
Os primeiros dois dias do programa compreendem dois percursos que ocorrem simultaneamente. Precisas de escolher o teu percursos preferido na tua candidatura. Por favor, encontra mais informações sobre cada percurso abaixo.
Embora todos os candidatos possam escolher o Percurso 1, o Percurso 2 está disponível apenas para candidatos que atendam a todos os pré-requisitos especificados na seção correspondente abaixo. O restante do programa compreende tópicos adicionais, incluindo aprendizagem automática, análise de big data, visualização científica, análise de desempenho, engenharia de software, bibliotecas numéricas e mais que estão disponíveis para todos os participantes.
- Percurso 1: Uma introdução ao paralelismo de memória partilhada e programação de aceleradores
Este percurso concentra-se na programação de nó único e fornece técnicas para paralelizar códigos em várias CPUs, bem como descarregar o processamento para GPUs. Também ensinará técnicas para enfrentar os desafios comumente encontrados na programação de memória partilhada e no descarregamento para GPU, como balanceamento de carga, proteção contra condições de corrida e ocultação de latência de descarregamento para GPU. O Percurso 1 é uma oportunidade para obter uma primeira experiência com programação paralela. Portanto, o Percurso 1 é mais valioso para alunos que estão a descobrir a programação paralela.
Este percurso será ensinado usando o OpenMP, uma tecnologia que tem sido a principal solução para programação de memória partilhada em HPC durante a maior parte das últimas três décadas. Além de ser altamente otimizada, esta solução baseada em diretivas permite paralelizar códigos de forma incremental, o que a torna amplamente popular.
Pré-requisitos: este percurso não tem nenhum pré-requisito além de uma familiaridade com linguagens de programação compiladas, pois o material didático está disponível em C e FORTRAN.
- Percurso 2: Programação avançada de memória distribuída
Este percurso concentra-se na programação de vários nós com a biblioteca MPI, aproveitando o poder de processamento, a largura de banda da memória e a E/S do sistema de arquivos disponíveis em arquiteturas de memória distribuída. O Percurso 2 é a oportunidade para os alunos com experiência existente em MPI aprenderem a escrever programas escaláveis eficientes para grandes sistemas HPC, compreendendo mais sobre: os internos da biblioteca MPI; uso avançado de operações coletivas; tipos de dados derivados de MPI.
Pré-requisitos: devido à natureza mais avançada deste percurso, os participantes devem ter conhecimentos existentes sobre a programação básica do MPI. Os participantes já devem ser capazes de compilar e executar um programa MPI, construir comunicações ponto a ponto simples, usar operações coletivas básicas, como broadcast e reduce, usar operações não bloqueantes e construir tipos de dados derivados básicos. Da mesma forma que o Percurso 1, o conteúdo de ensino neste percurso será fornecido em C, C++ ou Fortran.
Diversidade
O IHPCSS está comprometido com a diversidade e inclusão na computação de alto desempenho. Recebemos candidaturas de todos os estudantes, independentemente de raça, cor, sexo, religião, orientação sexual, identidade de género ou estado de deficiência.
Se tiveres alguma dúvida sobre a tua elegibilidade ou como este programa pode beneficiar-te a ti ou ao teu grupo de pesquisa, não hesites em contactar a pessoa associada à tua região abaixo.
Saúde e Segurança
A escola está a ser organizada atualmente como um evento presencial (sem participação remota) para criar a melhor experiência para todos os participantes. Os participantes selecionados devem cumprir as regras e medidas locais de COVID-19, se houver, que serão publicadas neste site antes da escola.
Custos
As propinas, refeições e alojamento serão cobertos para todos os candidatos aceites na escola de verão. Custos razoáveis de voo também serão cobertos para aqueles que viajarem de/para a escola.
Inscreve-te já aqui!