Ingeniería del Rendimiento
Código: 104341 Créditos ECTS: 6| Titulación | Tipo | Curso | Semestre |
|---|---|---|---|
| 2503758 Ingeniería de Datos | OB | 2 | 1 |
Contacto
- Nombre:
- Juan Carlos Moure Lopez
- Correo electrónico:
- juancarlos.moure@uab.cat
Uso de idiomas
- Lengua vehicular mayoritaria:
- español (spa)
- Algún grupo íntegramente en inglés:
- No
- Algún grupo íntegramente en catalán:
- No
- Algún grupo íntegramente en español:
- No
Otras observaciones sobre los idiomas
Se puede usar por parte de los alumnos en cualquier situaciónEquipo docente
- Juan Carlos Moure Lopez
- Santiago Marco Sola
Prerequisitos
Es muy recomendable haber cursado y aprobado las asignaturas de Fundamentos de Informática, Fundamentos de Programación y Programación Avanzada
Objetivos y contextualización
1. Evaluar y analizar el rendimiento de la ejecución de un programa.
2. Entender la conversión desde el lenguaje fuente (Python / C) al ensamblador, identificando las transformaciones en el código.
3. Determinar las dependencias de datos en los lazos de ejecución de los programas y usar estrategias para aumentar el paralelismo de instrucciones y de datos.
4. Comprender el funcionamiento de la jerarquía de memoria y utilizar estrategias para aumentar la localidad de acceso a los datos.
Competencias
- Buscar, seleccionar y gestionar de manera responsable la información y el conocimiento.
- Diseñar soluciones algorítmicas eficientes para problemas computacionales, implementarlas en forma de desarrollo de software robustos, estructurados y fáciles de mantener, y verificar su validez.
- Evaluar de manera crítica el trabajo realizado.
- Planificar y gestionar el tiempo y los recursos disponibles.
- Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
Resultados de aprendizaje
- Analizar el rendimiento de aplicaciones, detectar cuellos de botella y aplicar posibles optimizaciones.
- Aplicar los principios básicos de la estructura y la programación de los computadores.
- Buscar, seleccionar y gestionar de manera responsable la información y el conocimiento.
- Evaluar de manera crítica el trabajo realizado.
- Implementar en un lenguaje de programación problemas algorítmicos de dificultad media.
- Planificar y gestionar el tiempo y los recursos disponibles.
- Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
Contenido
1. Evaluación del Rendimiento: herramientas para monitorizar e instrumentar la ejecución de un programa.
2. Análisis del Rendimiento: complejidad computacional, factores determinados por la arquitectura del procesador y métricas de rendimiento.
3. Paralelismo en la ejecución de Instrucciones: Pipeline y Vectorización.
4. Análisis de Dependencias de datos en los lazos de ejecución.
5. Jerarquía de Memoria y Localidad de acceso a los datos: efecto en el rendimiento.
6. Estrategias algorítmicas de optimización: aumentar el paralelismo y la localidad de acceso a los datos.
Metodología
Clases de Teoría: se expondrán los conocimientos propios de la asignatura. Se describirán los conceptos básicos y se ilustrarán con ejemplos prácticos. Se resaltarán los problemas de aprendizaje más importantes y se mostrará cómo completar y profundizar en los contenidos. Se discutirán casos prácticos y el profesor detectará los problemas de comprensión y razonamiento más comunes y los resolverá para todos los estudiantes.
Clases de Problemas en Laboratorio: se harán actividades cooperativas de resolución de problemas y de casos prácticos sencillos, que servirán de apoyo a la teoría. Tras un trabajo individual previo, se hará una puesta en común en grupo y se resolverán las dudas. El profesor detectará los problemas de comprensión y razonamiento más comunes y los resolverá por grupos o para todo el alumnado. Se promueve la capacidad de análisis y síntesis del alumno, el razonamiento crítico y la capacidad de resolución de problemas. Durante la sesión los alumnos y alumnas deberán informar al profesor sobre sus avances y los problemas que se puedan encontrar, y entregarán un documento final con los resultados y reflexiones sobre sus actividades.
Problemas de Optimización: durante todo el curso se propondrán ejercicios para transformar pequeños fragmentos de código de forma que se ejecuten en menos tiempo. Los alumnos y alumnas deben aplicar los conocimientos, metodologías y estrategias aprendidas y presentar el resultado argumentando las razones de las mejoras en el rendimiento. Se espera por parte de los estudiantes una actitud proactiva y dinámica, y la búsqueda autónoma de los conocimientos que sean necesarios.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Actividades
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Tipo: Dirigidas | |||
| Clases de Teoría | 26 | 1,04 | 3, 7 |
| Resolución de Problemas prácticos en el Laboratorio | 26 | 1,04 | 1, 2, 4, 5, 6 |
| Tipo: Supervisadas | |||
| Optimización de Rendimiento de fragmentos de código | 26 | 1,04 | 1, 2, 4, 3, 5, 6 |
| Tipo: Autónomas | |||
| Estudio autónomo | 30 | 1,2 | 3, 6 |
| Preparación previa y documentación del trabajo en el laboratorio | 40 | 1,6 | 1, 4, 3, 6, 7 |
Evaluación
Las fechas de evaluación continua y entrega de trabajos se publicarán en la plataforma Moodle de la UAB (Campus Virtual) y pueden estar sujetas a cambios de programación por motivos de adaptación a posibles incidencias. Siempre se informará en la plataforma Moodle sobre estos cambios ya que se entiende que es la plataforma habitual de intercambio de información entre profesor y estudiantes.
Actividades de evaluación
Actividad A: resolución de problemas prácticos en el laboratorio; en grupo; 50% de la nota final; nota mínima de 5 puntos sobre 10; no se puede recuperar.
Actividad B: entrega de un informe escrito de la actividad A; individualmente; 15% de la nota final; sin nota mínima; no se puede recuperar
Actividad C: examen escrito de teoría y problemas; individualmente y sin apuntes; 35% de la nota final; nota mínima de 5 puntos sobre 10; se puede recuperar
Aparte de las actividades de evaluación descritas anteriormente, durante el curso será posible proponer otras actividades voluntarias que puedan contribuir a la calificación final del curso
Programa de Actividades de Evaluación
La actividad A se realiza durante todo el curso. Las actividades B y C se realizan al final del curso, en las fechas especificadas por la coordinación.
Proceso de Recuperación
El y la estudiante se puede presentar a la recuperación siempre que se haya presentado a las actividades A y C. Solamente se podrá recuperar la actividad C, que representa el 35% de la nota final.
Procedimiento de Revisión
Todas las actividades de evaluación se podrán revisar en un lugar, fecha y hora que se publicará con anterioridad. Se podrán hacer reclamaciones sobre la nota de la actividad, que serán evaluadas por el profesorado responsable de la asignatura. Si la o el estudiante no se presenta a esta revisión, no se revisará posteriormente esta actividad.
Calificaciones
Se otorgará una calificación de matrícula de honor (MH) a los estudiantes que alcancen una nota final igual o superior a 9,00, hasta un total del 5% de los estudiantes matriculados, priorizando la parte de la nota que corresponde a evaluaciones individuales (actividades B y C).
Si el alumno o alumna no alcanza la nota mínima en alguna de las actividades de evaluación, la calificación numérica final será el mínimo entre 4,5 puntos y la suma ponderada de las notas de todas las actividades.
Un o una estudiante se considerará no evaluable (NA) si no se ha presentado a ninguna de las actividades B y C.
Irregularidades por parte de los estudiantes, copia y plagio
Sin prejuicio de otras medidas disciplinarias que se estimen oportunas, se calificarán con un cero la irregularidades cometidas por un estudiante que puedan conducir a una variación de la calificación de un acto de evaluación. Por tanto, la copia, el plagio, el engaño, dejar copiar, etc. en cualquiera de las actividades de evaluación implicará suspenderla con un cero. Las actividades de evaluación calificadas de esta forma y por este procedimiento no serán recuperables. Si es necesario superar cualquiera de estas actividades de evaluación paraaprobar la asignatura, entonces esta asignatura quedará suspendida directamente, sin oportunidad de recuperarla en el mismo curso. En el caso de no superar la asignatura debido a que el estudianteha cometido irregularidades en un acto de evaluación, la nota numérica del expediente será el valor menor entre 3.0 y la media ponderada de las notas (y por tanto no será posible el aprobado por compensación).
Evaluación de los estudiantes repetidores
No hay ningún tratamiento especial para los estudiantes repetidores.
Actividades de evaluación
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Examen escrito individual de teoría y problemas | 35% | 2 | 0,08 | 1, 4, 7 |
| Informes individuales de la resolución de problemas prácticos en el laboratorio | 15% | 0 | 0 | 1, 4, 3, 7 |
| Trabajo en grupo para resolver problemas prácticos en el laboratorio + Respuestas + Informes | 50% | 0 | 0 | 1, 2, 3, 5, 6, 7 |
Bibliografía
Computer Architecture: A Quantitative Approach. 6th Edition (https://cataleg.uab.cat/iii/encore/record/C__Rb2034006)
John Hennessy and David Patterson, Morgan Kaufmann (Elsevier) 2018 (Cap. 1-3)
Computer Systems: A Programmer's Perspective. 3rd Edition (North-American) (https://csuc-uab.primo.exlibrisgroup.com/permalink/34CSUC_UAB/avjcib/alma991006392489706709)
Randall E. Bryant and David R. O'Hallaron, Addison Wesley, 2015 (Cap. 5 i 6)
Computer Organization and Design RISC-V Edition: The Hardware/Software Interface.
David Patterson and John Hennessy, Morgan Kauffman (Elsevier), 2017 (Cap. 4 i 5)
High Performance Python: practical performant programming for human.
Micha Gorelick and Ian Ozsvald, O’Reilly, 2014
Cython: a guide for Python programmers.
Kurt W. Smith, O’Reilly, 2015
Python High Performance programming. Boost the performance of your Python programs using advanced techniques
Gabriele Lanaro, Packt Publishing, 2013
Software
Ninguno