Programación Paralela
Código: 43481 Créditos ECTS: 6| Titulación | Tipo | Curso | Semestre |
|---|---|---|---|
| 4313136 Modelización para la Ciencia y la Ingeniería / Modelling for Science and Engineering | OB | 0 | 1 |
Contacto
- Nombre:
- Tomás Manuel Margalef Burrull
- Correo electrónico:
- Tomas.Margalef@uab.cat
Uso de idiomas
- Lengua vehicular mayoritaria:
- inglés (eng)
Equipo docente
- Juan Carlos Moure Lopez
- Anna Bàrbara Sikora
Prerequisitos
No hay prerequisitos
Objetivos y contextualización
El objetivo del módulo es:
- Desarrollar programas de c
- Identificar las dificultades relacionadas con la programación paralela.
- Aplicar una metodología adecuada para el desarrollo de aplicaciones paralelas.
- comprender las diferencias de los enfoques de programación en paralelo: memoria compartida, paso de mensajes
- Determine el enfoque de programación paralela más conveniente para desarrollar una aplicación particular
- Desarrollar aplicaciones paralelas.
- Evalúe el rendimiento de la aplicación paralela y recopile las medidas necesarias para ajustar la aplicación a fin de mejorar su rendimiento
Al final de este módulo, los estudiantes deben tener conocimientos, métodos y habilidades técnicas suficientes para desarrollar aplicaciones paralelas utilizando un modelo de programación adecuado y evaluar el rendimiento de la aplicación.
Competencias
- Analizar y evaluar arquitecturas de computadores paralelos y distribuidos, así como desarrollar y optimizar software avanzado para las mismas
- Analizar, sintetizar, organizar y planificar proyectos de su campo de estudio.
- Aplicar la metodología de investigación, técnicas y recursos específicos para investigar en un determinado ámbito de especialización.
- Asegurar, gestionar, auditar y certificar la calidad de los desarrollos, procesos, sistemas y productos informáticos avanzados.
- Innovar en la búsqueda de nuevos espacios / ámbitos en su campo de trabajo.
- Participar en proyectos de investigación y equipos de trabajo en el ámbito de la ingeniería de la información y el cómputo de altas prestaciones.
- Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
- Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Resultados de aprendizaje
- Analizar, sintetizar, organizar y planificar proyectos de su campo de estudio.
- Aplicar la metodología de investigación, técnicas y recursos específicos para investigar en un determinado ámbito de especialización.
- Desarrollar la solución paralela a un problema computacional eligiendo las herramientas más adecuadas
- Diseñar la solución paralela a un problema computacional tomando en cuenta las características del hardware disponible
- Identificar las fuentes de paralelismo en un problema computacional
- Innovar en la búsqueda de nuevos espacios / ámbitos en su campo de trabajo.
- Interpretar la información dada por las herramientas de análisis de rendimiento y transformarla en acciones que mejoren la aplicación paralela
- Planificar y desarrollar proyectos de investigación con contenidos relacionados con la programación paralela
- Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
- Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
- Utilizar las herramientas adecuadas para analizar el rendimiento de una aplicación.
Contenido
- Introducción al curso
- Programación en c
- Programación OpenMP
- Programación MPI
- Análisis de rendimiento
- Programación GPU
- Examen final
Metodología
Clases magistrales y prácticas de laboratorio
Actividades
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Tipo: Dirigidas | |||
| Asistencia a clase | 14 | 0,56 | 2, 3, 4, 5, 8, 9 |
| Prácticas de laboratorio | 24 | 0,96 | 3, 4, 7, 8 |
| Tipo: Autónomas | |||
| Diseño desarrollo de ejercicios prácticos | 52 | 2,08 | 1, 3, 4, 5, 7, 8, 10, 9, 11 |
| Estudio | 36 | 1,44 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 9, 11 |
Evaluación
Hay 4 notas correspondientes a Programación en C, Programación en OpenMP, Programación en MPI y Programación con GPUs. También hay un examen final.
Actividades de evaluación
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Ejercicios prácticos con GPUs | 15 | 4 | 0,16 | 3, 4, 5 |
| Ejercicios prácticos en C | 20 | 6 | 0,24 | 10, 9 |
| Ejercicios prácticos en MPI | 20 | 8 | 0,32 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 9, 11 |
| Ejercicios prácticos en OpenMP | 15 | 4 | 0,16 | 1, 2, 4, 5, 6, 8 |
| Examen Final | 30 | 2 | 0,08 | 3, 4, 5, 10, 9 |
Bibliografía
Parallel Programming : Techniques and Applications using Networked Workstations and Parallel Computers. Barry Wilkinson. Prentice Hall, 1999.
Designing and Building Parallel Programs: Concepts and Tools for Parallel Software Engineering. Ian Foster . Addison Wesley,1995.
Introduction to Parallel Computing. A. Grama et alter. Addison Wesley, Second Edition, 2003.
Parallel Program Development For Cluster Computing: Methodology, Tools and Integrated Environments. Edited by J. C. Cunha, P. Kacsuk, S. C. Winter. Nova Science Publishers, Inc., 2001.
High Performance Cluster Computing (Vols. 1 y 2), Rajkumar Buyya ed., Prentice Hall, 1999.
Parallel Programming with MPI, Peter Pacheco, Morgan Kauffman, 1996
Using MPI-2, William Gropp, Ewing Lusk and Rajeev Thakur, MIT Press, 1999.
Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach. David Kirk and Wen-mei Hwu. ISBN: 978-0-12-381472-2. Published by Elsevier Inc. 2010.