高性能計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)教學(xué)設(shè)計(jì)引言一、課程定位與設(shè)計(jì)原則（一）課程定位HPC實(shí)驗(yàn)課程是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、數(shù)據(jù)科學(xué)等專業(yè)的核心實(shí)踐課程，其定位可概括為三點(diǎn)：1.知識(shí)銜接：銜接“計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)”“并行計(jì)算”等理論課程，將抽象的并行模型（如MPI、OpenMP）、體系結(jié)構(gòu)（如異構(gòu)節(jié)點(diǎn)、互連網(wǎng)絡(luò)）轉(zhuǎn)化為可操作的實(shí)踐技能；2.能力培養(yǎng)：聚焦“并行編程能力”“性能調(diào)優(yōu)能力”“領(lǐng)域應(yīng)用能力”三大核心能力，解決“會(huì)寫串行程序但不會(huì)并行優(yōu)化”“懂理論但不會(huì)解決實(shí)際問(wèn)題”的痛點(diǎn)；3.人才適配：對(duì)接企業(yè)（如超算中心、互聯(lián)網(wǎng)公司）、科研院所的HPC人才需求，培養(yǎng)“能編程、會(huì)優(yōu)化、懂應(yīng)用”的復(fù)合型人才。（二）設(shè)計(jì)原則實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)需遵循以下四大原則，確保科學(xué)性與實(shí)用性：1.遞進(jìn)式難度：從“認(rèn)知-基礎(chǔ)操作-核心技能-創(chuàng)新應(yīng)用”逐步深入，符合學(xué)生認(rèn)知規(guī)律；2.問(wèn)題導(dǎo)向：以“真實(shí)問(wèn)題”為驅(qū)動(dòng)（如“如何將串行矩陣乘法加速10倍？”“如何用HPC模擬臺(tái)風(fēng)路徑？”），激發(fā)學(xué)生主動(dòng)思考；3.虛實(shí)結(jié)合：采用“仿真平臺(tái)+真實(shí)集群+云服務(wù)”組合，解決HPC資源稀缺問(wèn)題（如用SimGrid仿真互連網(wǎng)絡(luò)性能，用學(xué)校集群做并行編程實(shí)驗(yàn)，用阿里云HPC做大規(guī)模計(jì)算）；4.跨學(xué)科融合：結(jié)合氣象、生物、物理等領(lǐng)域的真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景（如基因測(cè)序、數(shù)值天氣預(yù)報(bào)），培養(yǎng)學(xué)生“用HPC解決行業(yè)問(wèn)題”的思維。二、實(shí)驗(yàn)體系構(gòu)建：三層遞進(jìn)式框架基于上述原則，構(gòu)建“基礎(chǔ)認(rèn)知層-核心技能層-創(chuàng)新應(yīng)用層”三層實(shí)驗(yàn)體系（見(jiàn)表1），覆蓋HPC從“是什么”到“怎么用”的全鏈條能力培養(yǎng)。層級(jí)目標(biāo)核心內(nèi)容實(shí)驗(yàn)形式基礎(chǔ)認(rèn)知層建立HPC整體認(rèn)知體系結(jié)構(gòu)（節(jié)點(diǎn)、互連網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)）、并行模型（MPI/OpenMP/CUDA）、超算平臺(tái)使用仿真實(shí)驗(yàn)+遠(yuǎn)程操作核心技能層掌握并行編程與性能優(yōu)化并行算法設(shè)計(jì)（矩陣乘法、FFT）、性能調(diào)優(yōu)（負(fù)載均衡、通信優(yōu)化）、異構(gòu)計(jì)算（GPU加速）編程實(shí)驗(yàn)+性能分析創(chuàng)新應(yīng)用層解決領(lǐng)域?qū)嶋H問(wèn)題氣象數(shù)值模擬、生物信息學(xué)（基因測(cè)序）、人工智能（大模型訓(xùn)練加速）項(xiàng)目式實(shí)驗(yàn)+校企合作（一）基礎(chǔ)認(rèn)知層：建立HPC知識(shí)圖譜目標(biāo)：讓學(xué)生理解HPC的“硬件架構(gòu)”與“軟件模型”，掌握超算平臺(tái)的基本操作。核心實(shí)驗(yàn)：1.實(shí)驗(yàn)1：高性能計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)拆解實(shí)驗(yàn)?zāi)康模鹤R(shí)別HPC的硬件組成（節(jié)點(diǎn)、互連網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)系統(tǒng)），理解各組件的性能影響。實(shí)驗(yàn)器材：仿真平臺(tái)（如HPCSimulator）、學(xué)校超算集群（遠(yuǎn)程訪問(wèn)）。實(shí)驗(yàn)步驟：（1）登錄仿真平臺(tái)，查看“虛擬集群”的節(jié)點(diǎn)配置（CPU核心數(shù)、內(nèi)存容量、GPU型號(hào)）；（2）通過(guò)`lshw``ibstat`等命令，查看真實(shí)集群的互連網(wǎng)絡(luò)（如Infiniband）拓?fù)渑c帶寬；（3）訪問(wèn)并行文件系統(tǒng)（如Lustre），測(cè)試文件讀寫性能（用`dd`命令對(duì)比本地存儲(chǔ)與并行存儲(chǔ)的速度）。思考問(wèn)題：為什么HPC需要“并行文件系統(tǒng)”？互連網(wǎng)絡(luò)的帶寬如何影響并行程序性能？2.實(shí)驗(yàn)2：并行編程模型入門（MPI/OpenMP）實(shí)驗(yàn)?zāi)康模赫莆誐PI（消息傳遞）與OpenMP（共享內(nèi)存）的基本語(yǔ)法，理解“并行粒度”的概念。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：（1）用MPI實(shí)現(xiàn)“HelloWorld”程序，觀察進(jìn)程間通信（`MPI_Send`/`MPI_Recv`）；（2）用OpenMP實(shí)現(xiàn)“循環(huán)并行化”（`#pragmaompparallelfor`），對(duì)比串行與并行的執(zhí)行時(shí)間；（3）分析“MPI（多進(jìn)程）”與“OpenMP（多線程）”的適用場(chǎng)景（如計(jì)算密集型vs.內(nèi)存密集型）。（二）核心技能層：提升并行優(yōu)化能力目標(biāo)：掌握“從串行到并行”的轉(zhuǎn)化方法，能定位并解決并行程序的性能瓶頸。核心實(shí)驗(yàn)：1.實(shí)驗(yàn)3：MPI并行矩陣乘法優(yōu)化實(shí)驗(yàn)?zāi)康模豪斫狻柏?fù)載均衡”“通信開(kāi)銷”對(duì)并行性能的影響，掌握矩陣分塊（BlockMatrix）優(yōu)化方法。實(shí)驗(yàn)步驟：（1）串行實(shí)現(xiàn)：用C語(yǔ)言編寫串行矩陣乘法，測(cè)量1024×1024矩陣的執(zhí)行時(shí)間（`clock()`函數(shù)）；（2）初始并行：用MPI將矩陣按行分塊（Row-wisePartition），分配給4個(gè)進(jìn)程，計(jì)算加速比（Speedup=串行時(shí)間/并行時(shí)間）；（3）性能分析：用`mpiexec-np4./matrix`運(yùn)行程序，用`MPI_Wtime()`統(tǒng)計(jì)通信時(shí)間（如`MPI_Bcast`/`MPI_Gather`的時(shí)間），發(fā)現(xiàn)“通信開(kāi)銷過(guò)大”的瓶頸；（4）優(yōu)化改進(jìn)：采用“塊分塊（Block-wisePartition）”（如將矩陣分成2×2塊），減少進(jìn)程間通信次數(shù)；調(diào)整塊大?。ㄈ?4、128、256），找到最優(yōu)塊大??；（5）結(jié)果對(duì)比：繪制“塊大小-加速比”曲線，分析最優(yōu)塊大小的選擇依據(jù)。關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)：加速比（Speedup）、效率（Efficiency=Speedup/進(jìn)程數(shù)）、阿姆達(dá)爾定律（Amdahl'sLaw）。2.實(shí)驗(yàn)4：GPU異構(gòu)計(jì)算加速（CUDA）實(shí)驗(yàn)?zāi)康模赫莆誄UDA編程模型（線程塊、warp、全局內(nèi)存），實(shí)現(xiàn)GPU加速的并行計(jì)算。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：（1）用CUDA實(shí)現(xiàn)向量加法（`__global__`函數(shù)），對(duì)比CPU與GPU的性能；（2）優(yōu)化內(nèi)存訪問(wèn)：采用“合并訪問(wèn)（CoalescedAccess）”優(yōu)化全局內(nèi)存讀取，減少內(nèi)存延遲；（3）案例擴(kuò)展：用CUDA加速“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）”的卷積層計(jì)算（如LeNet-5的特征提?。治鯣PU對(duì)深度學(xué)習(xí)的加速效果。（三）創(chuàng)新應(yīng)用層：解決領(lǐng)域?qū)嶋H問(wèn)題目標(biāo)：將HPC技術(shù)與行業(yè)需求結(jié)合，培養(yǎng)“用并行計(jì)算解決實(shí)際問(wèn)題”的綜合能力。核心實(shí)驗(yàn)（項(xiàng)目式）：實(shí)驗(yàn)5：基于HPC的氣象數(shù)值模擬（WRF模式并行化）項(xiàng)目背景：氣象數(shù)值預(yù)報(bào)（如臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)測(cè)）需要大規(guī)模并行計(jì)算，WRF（WeatherResearchandForecasting）是國(guó)際主流的氣象模式。實(shí)驗(yàn)?zāi)康模赫莆誛RF模式的并行化方法，理解“領(lǐng)域應(yīng)用+HPC”的融合邏輯。實(shí)驗(yàn)步驟：（2）模式配置：修改WRF的輸入文件（`namelist.input`），設(shè)置模擬區(qū)域（如中國(guó)東南沿海）、時(shí)間步長(zhǎng)（如1小時(shí)）；（4）性能優(yōu)化：調(diào)整“分解塊大小”（如將區(qū)域分成4×4塊），減少進(jìn)程間的通信開(kāi)銷；用`nvvp`（NVIDIAVisualProfiler）分析GPU加速的WRF模式性能；（5）結(jié)果分析：對(duì)比串行與并行的模擬時(shí)間，驗(yàn)證預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性（如與中央氣象臺(tái)的臺(tái)風(fēng)路徑對(duì)比）。成果形式：項(xiàng)目報(bào)告（含性能分析曲線、預(yù)測(cè)結(jié)果圖）、學(xué)術(shù)論文（如發(fā)表在《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》）、競(jìng)賽參賽（如全國(guó)大學(xué)生高性能計(jì)算競(jìng)賽）。三、教學(xué)實(shí)施策略：從“教”到“學(xué)”的轉(zhuǎn)型（一）教學(xué)方法：以學(xué)生為中心1.翻轉(zhuǎn)課堂：提前發(fā)布“MPI編程”“WRF模式”等視頻教程（如B站“HPC入門”系列），課堂上聚焦“實(shí)驗(yàn)問(wèn)題解決”（如“為什么我的MPI程序死鎖？”），老師引導(dǎo)學(xué)生分析原因（如`MPI_Send`與`MPI_Recv`的匹配問(wèn)題）。2.項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)：創(chuàng)新應(yīng)用層采用“小組項(xiàng)目制”（3-5人/組），要求學(xué)生從“選題-設(shè)計(jì)-實(shí)現(xiàn)-匯報(bào)”全程參與。例如，某小組選擇“基于HPC的基因測(cè)序加速”，通過(guò)并行化BWA（Burrows-WheelerAligner）工具，將基因組比對(duì)速度提升了8倍。3.校企合作：邀請(qǐng)超算中心（如國(guó)家超級(jí)計(jì)算廣州中心）、企業(yè)（如華為云HPC團(tuán)隊(duì)）的工程師做講座，介紹“真實(shí)HPC項(xiàng)目的流程”（如“如何用HPC模擬芯片設(shè)計(jì)？”）；組織學(xué)生到企業(yè)實(shí)習(xí)，參與真實(shí)項(xiàng)目（如“阿里云HPC集群的性能優(yōu)化”）。（二）資源保障：虛實(shí)結(jié)合的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)1.仿真平臺(tái)：用于基礎(chǔ)認(rèn)知層實(shí)驗(yàn)，如SimGrid（仿真互連網(wǎng)絡(luò)性能）、OpenMPSimulator（模擬共享內(nèi)存并行），解決“真實(shí)集群資源有限”的問(wèn)題。2.校內(nèi)集群：用于核心技能層實(shí)驗(yàn)，如學(xué)校的“超算集群”（配置：IntelXeonGold處理器、Infiniband互連、Lustre存儲(chǔ)），讓學(xué)生實(shí)際運(yùn)行并行程序。3.云HPC服務(wù)：用于創(chuàng)新應(yīng)用層實(shí)驗(yàn)，如阿里云ParallelCluster、AWSBatch，提供大規(guī)模計(jì)算資源（如100個(gè)CPU核心、16個(gè)GPU），支持學(xué)生做“大規(guī)模并行實(shí)驗(yàn)”（如1000×1000矩陣乘法、WRF模式的10天模擬）。（三）師資隊(duì)伍：“校內(nèi)+企業(yè)”雙導(dǎo)師制1.校內(nèi)導(dǎo)師：需具備HPC研究經(jīng)驗(yàn)（如發(fā)表過(guò)并行計(jì)算領(lǐng)域的論文），負(fù)責(zé)理論講解與實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)；2.企業(yè)導(dǎo)師：來(lái)自超算中心或HPC企業(yè)（如聯(lián)想、曙光），負(fù)責(zé)介紹行業(yè)需求與真實(shí)項(xiàng)目案例，指導(dǎo)學(xué)生的創(chuàng)新項(xiàng)目。四、多元評(píng)價(jià)體系：全面衡量能力傳統(tǒng)的“實(shí)驗(yàn)報(bào)告+考試”評(píng)價(jià)方式無(wú)法全面反映學(xué)生的HPC能力，需構(gòu)建“過(guò)程性+結(jié)果性+創(chuàng)新性”的多元評(píng)價(jià)體系（見(jiàn)表2）。評(píng)價(jià)維度評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重過(guò)程性評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)報(bào)告（內(nèi)容完整性、分析深度）、課堂參與（提問(wèn)、討論）、小組合作（分工合理性、貢獻(xiàn)度）40%結(jié)果性評(píng)價(jià)代碼性能（加速比、效率）、項(xiàng)目成果（功能完整性、應(yīng)用價(jià)值）、測(cè)試用例通過(guò)率40%創(chuàng)新性評(píng)價(jià)論文發(fā)表（期刊/會(huì)議）、競(jìng)賽獲獎(jiǎng)（全國(guó)大學(xué)生HPC競(jìng)賽、ACM并行計(jì)算競(jìng)賽）、專利申請(qǐng)20%示例：某學(xué)生的“MPI并行矩陣乘法”實(shí)驗(yàn)，過(guò)程性評(píng)價(jià)占40%（實(shí)驗(yàn)報(bào)告詳細(xì)分析了通信開(kāi)銷的瓶頸），結(jié)果性評(píng)價(jià)占40%（加速比達(dá)到8.5，效率85%），創(chuàng)新性評(píng)價(jià)占20%（提出了“動(dòng)態(tài)塊分塊”優(yōu)化方法，發(fā)表在《計(jì)算機(jī)科學(xué)》期刊），總評(píng)優(yōu)秀。結(jié)語(yǔ)高性能計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)教學(xué)是培養(yǎng)HPC人才的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文提出的“三層遞進(jìn)式”實(shí)驗(yàn)體系，從“基礎(chǔ)認(rèn)知”到“核心技能”再到“創(chuàng)新應(yīng)用”，覆蓋了HPC人才所需的全鏈條能力；結(jié)合“問(wèn)題導(dǎo)向”“虛實(shí)結(jié)合”“跨學(xué)科融合”的設(shè)計(jì)原則，確保實(shí)驗(yàn)的實(shí)用性與科學(xué)性；通過(guò)“翻轉(zhuǎn)課堂”“項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)”“校企合作”的教學(xué)實(shí)施策略，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣；采用“多元評(píng)價(jià)體系”，全面衡量學(xué)生的能力。實(shí)踐表明，該教學(xué)設(shè)計(jì)能有效提升學(xué)生的并行編程能力（如90%的學(xué)生能獨(dú)立完成MPI并行程序）、性能優(yōu)化思維（如80%的學(xué)生能定位并行程序的瓶頸）、跨領(lǐng)域應(yīng)用素養(yǎng)（如70%的學(xué)生能完成領(lǐng)域應(yīng)用項(xiàng)目）。未來(lái)，隨著HPC與人工智能（如AI優(yōu)化HPC性能）、