task1

task1/README.md

@@ -0,0 +1,188 @@
+# Задание 1: CUDA-реализация LINPACK-подобного теста
+
+В папке лежит готовый каркас под первое задание:
+
+- `src/main.cu` — собственная CUDA-реализация решения плотной СЛАУ методом Якоби.
+- `scripts/build.sh` — сборка программы через `nvcc`.
+- `scripts/run_cuda.slurm` — пакетный запуск собственной CUDA-версии.
+- `scripts/run_intel_linpack.slurm` — пакетный запуск стандартного Intel LINPACK на CPU.
+
+Программа генерирует строго диагонально доминирующую матрицу `A`, заранее известный вектор решения `x_true`, правую часть `b = A * x_true`, после чего решает систему методом Якоби на GPU. В выводе печатаются:
+
+- размер матрицы `N`;
+- лучшее время решения в миллисекундах;
+- число итераций;
+- норма невязки `||Ax - b||_inf`;
+- ошибка `||x - x_true||_inf`;
+- LINPACK-like производительность в GFLOPS.
+
+## Что сделать на СКЦ
+
+### 1. Передать папку на кластер
+
+Если алиас `polytech` уже прописан в `~/.ssh/config`, достаточно:
+
+```bash
+scp -r task1 polytech:~/supercomputers/
+```
+
+### 2. Подключиться
+
+```bash
+ssh polytech
+cd ~/supercomputers/task1
+```
+
+### 3. Запустить собственную CUDA-реализацию
+
+```bash
+sbatch scripts/run_cuda.slurm
+```
+
+Сразу после отправки Slurm вернёт `job id`. Дальше:
+
+```bash
+squeue -u tm3u21
+sacct -j <JOBID_CUDA> --format=JobID,JobName,Partition,State,Start,End,Elapsed,NNodes,AllocTRES%40,NodeList,ExitCode
+```
+
+В текущей конфигурации СКЦ в `tornado-k40` GPU выбирается самим разделом, поэтому в `slurm`-скрипте не используется `--gres=gpu:1`. Если снова появится ошибка про `gres`, значит её не надо добавлять вручную.
+
+После завершения посмотри:
+
+```bash
+less results/task1-cuda-<JOBID_CUDA>.out
+cat results/task1-cuda-<JOBID_CUDA>.csv
+```
+
+Если на кластере нужна другая GPU-архитектура, можно пересобрать так:
+
+```bash
+CUDA_ARCH=sm_70 ./scripts/build.sh
+```
+
+По умолчанию в `build.sh` стоит `sm_35`, потому что пример ориентирован на `tornado-k40`.
+
+### 4. Запустить стандартный Intel LINPACK
+
+```bash
+sbatch scripts/run_intel_linpack.slurm
+```
+
+Проверка статуса и итогов:
+
+```bash
+sacct -j <JOBID_INTEL> --format=JobID,JobName,Partition,State,Start,End,Elapsed,NNodes,AllocTRES%40,NodeList,ExitCode
+less results/task1-intel-linpack-<JOBID_INTEL>.out
+```
+
+Если каталог с Intel LINPACK на кластере другой, отправь задание так:
+
+```bash
+sbatch --export=ALL,LINPACK_DIR=/linux/share/mkl/benchmarks/linpack scripts/run_intel_linpack.slurm
+```
+
+## Что нужно собрать для отчёта
+
+Ниже последовательность, которая даст все обязательные материалы для отчёта и скриншотов.
+
+### Шаг 1. Скрин входа с логином
+
+На login-узле выполни:
+
+```bash
+whoami
+hostname
+date
+```
+
+Сделай скрин терминала. На нём должен быть виден логин `tm3u21`.
+
+### Шаг 2. Скрин конфигурации узла и GPU
+
+После завершения CUDA-задачи открой:
+
+```bash
+less results/task1-cuda-<JOBID_CUDA>.out
+```
+
+В начале файла уже будут:
+
+- `whoami`, `hostname`, `date`;
+- `scontrol show job ...`;
+- `scontrol show node ...`;
+- `lscpu`;
+- `nvidia-smi`.
+
+Сделай отдельные скрины с этой информацией.
+
+### Шаг 3. Скрин времени выполнения и числа узлов
+
+Выполни:
+
+```bash
+sacct -j <JOBID_CUDA>,<JOBID_INTEL> --format=JobID,JobName,Partition,State,Elapsed,NNodes,AllocTRES%40,NodeList,ExitCode
+```
+
+На этом скрине будут:
+
+- время выполнения;
+- количество узлов;
+- список узлов;
+- тип выделенных ресурсов.
+
+### Шаг 4. Вынести численные результаты
+
+Для собственной программы значения бери из файла:
+
+```bash
+cat results/task1-cuda-<JOBID_CUDA>.csv
+```
+
+Для Intel LINPACK значения времени и GFLOPS бери из:
+
+```bash
+less results/task1-intel-linpack-<JOBID_INTEL>.out
+```
+
+Ищи секцию `Performance Summary`.
+
+## Какие картинки ожидает `report/report.tex`
+
+В отчёте уже подготовлены следующие пути:
+
+- `report/img/task1-login.png`
+- `report/img/task1-cuda-node.png`
+- `report/img/task1-cuda-run.png`
+- `report/img/task1-cuda-sacct.png`
+- `report/img/task1-intel-run.png`
+- `report/img/task1-intel-sacct.png`
+
+Просто положи туда свои скриншоты с этими именами.
+
+## Если нужно поменять размеры задач
+
+Собственная программа сейчас запускается на:
+
+- `1000`
+- `1500`
+- `2000`
+- `2500`
+- `3000`
+- `3500`
+
+Это задаётся параметрами в `scripts/run_cuda.slurm`:
+
+```bash
+--start 1000 --step 500 --count 6
+```
+
+Если удобнее задать точный набор размеров, используй:
+
+```bash
+./bin/linpack_cuda --sizes 1000,2000,3000
+```
+
+## Ограничения
+
+Этот код я здесь локально не компилировал, потому что в окружении нет гарантированно настроенного CUDA toolchain и GPU. Поэтому первый реальный прогон лучше делать сразу на СКЦ; если что-то упадёт по модулю, архитектуре GPU или пути к Intel LINPACK, пришли ошибку, и я быстро подправлю.