Arquitecturas Avanzadas
Código: 102778 Créditos ECTS: 6| Titulación | Tipo | Curso |
|---|---|---|
| 2502441 Ingeniería Informática | OB | 3 |
| 2502441 Ingeniería Informática | OT | 4 |
Contacto
- Nombre:
- Juan Carlos Moure Lopez
- Correo electrónico:
- juancarlos.moure@uab.cat
Equipo docente
- Manuel Montoto González
Idiomas de los grupos
Puede consultar esta información al final del documento.
Prerrequisitos
Es muy, muy recomendable haber cursado y aprobado las asignaturas de Fundamentos de Informática, Fundamentos de Computadores, Estructura de Computadores, Metodología de la Programación y Arquitectura de ComputadoresObjetivos y contextualización
El objetivo fundamental de la asignatura es que los alumnos adquieran las capacidades de análisis, utilización y evaluación de arquitecturas avanzadas de computadores, para el desarrollo de aplicaciones y servicios informáticos.
Los conceptos básicos que se describirán en las sesiones teóricas son: el procesador multi-núcleo, el sistema multi-procesador de memoria compartida, los aceleradores de cómputo, la evaluación de rendimiento y prestaciones, y los modelos y lenguajes de programación de estos sistemas paralelos. Los objetivos más específicos son los siguientes:
1. Entender las claves para obtener buen rendimiento de computadores multi-núcleo y multi-procesador, y de aceleradores de cómputo (GPUs)
2. Identificar las oportunidades de paralelización en un algoritmo o aplicación, a diferentes niveles (instrucciones, iteraciones de un bucle, llamadas a funciones...), y expresarlo formalmente
3. Diseñar las estructuras de datos de una aplicación y los algoritmos que acceden a estos datos para favorecer el buen rendimiento de la jerarquía de memoria
4. Analizar, diseñar e implantar algoritmos paralelos con patrones abstractos de cómputo (reducción, transformación...) bajo paradigmas de programación basados en variables compartidas y sincronización; y con lenguajes paralelos actuales, como OpenMP y OpenACC.
5. Verificar la funcionalidad y evaluar el rendimiento de aplicaciones paralelas, identificando los cuellos de botella respecto al rendimiento
6. A partir del análisis de rendimiento, seleccionar el computador adecuado a una aplicación y/o realizar optimizaciones del código que mejoren aún más su rendimiento
Competencias
- Ingeniería Informática
- Actitud personal.
- Adquirir hábitos de trabajo personal.
- Capacidad de analizar y evaluar arquitecturas de computadores, incluyendo plataformas paralelas y distribuidas, así como desarrollar y optimizar software de para las mismas.
- Capacidad para analizar, evaluar, seleccionar y configurar plataformas hardware para el desarrollo y ejecución de aplicaciones y servicios informáticos.
- Capacidad para concebir y desarrollar sistemas o arquitecturas informáticas centralizadas o distribuidas integrando hardware, software y redes.
- Comunicación.
Resultados de aprendizaje
- Analizar las características de las aplicaciones que requieran altas prestaciones.
- Analizar los modelos, paradigmas y lenguajes de programación paralela disponibles para determinar el que mejor se adecua a las necesidades de la aplicación.
- Comunicar eficientemente, de forma oral y/o escrita, conocimientos, resultados y habilidades, tanto en entornos profesionales como ante públicos no expertos.
- Configurar plataformas hardware y entornos de programación para el desarrollo y ejecución de aplicaciones de altas prestaciones.
- Desarrollar aplicaciones paralelas basadas en los paradigmas existentes.
- Determinar las plataformas más adecuadas para cada tipo de aplicación.
- Evaluar la funcionalidad y el rendimiento de las aplicaciones paralelas/distribuidos desarrolladas.
- Evaluar las prestaciones de las arquitecturas de altas prestaciones, así como la funcionalidad de las aplicaciones.
- Evaluar y predecir el rendimiento de distintas plataformas de cómputo de altas prestaciones para la ejecución de aplicaciones.
- Mantener una actitud proactiva y dinámica respecto al desarrollo de la propia carrera profesional, el crecimiento personal y la formación continuada. Espíritu de superación.
- Prevenir y solucionar problemas.
- Proponer soluciones informáticas basadas en sistemas de cómputo de altas prestaciones que integren tanto la arquitectura de los componentes hardware del sistema, así como lo interconexión de los mismos, y el diseño del software necesario.
Contenido
1. Paralelismo de Instrucciones
- Reordenación dinámica de la ejecución de las instrucciones
- Dependencias de datos entre instrucciones en un bucle
2. Paralelismo de Datos
- Análisis del paralelismo de datos de un algoritmo
- Paralelismo SIMD (vectorización) y MIMD (multi-thread)
- Arquitecturas Vectoriales e instrucciones SIMD
- GPUs y aceleradores de cómputo
3. Arquitectura de computadores paralelos
- Estructura y arquitectura de los procesadores multi-hilo y multi-núcleo, y de los nodos multi-procesador
- Jerarquía de memoria (NUMA) y soporte para la coherencia de datos en cache
- Soporte H/W para la sincronización y para la comunicación entre threads
4. Algoritmos Paralelos
- Modelo de paralelismo con variables compartidas y sincronización. Patrones de cómputo paralelo
- Paralelismo de datos (SIMD): operaciones de reducción y de transformación sobre estructuras de datos multi-dimensionales
- Paralelismo de tareas (MIMD): master/worker, divide & conquer, pipeline
- Programación no determinista y sincronización sin locks
- Directivas OpenMP y OpenACC
5. Evaluación del Rendimiento de Aplicaciones Paralelas
- Análisis de complejidad, paralelismo y localidad
- Medida del tiempo de ejecución, IPC, ancho de banda e intensidad aritmética
- Trabajo total y camino crítico de la ejecución paralela
- Speedup y eficiencia de la ejecución paralela
- Sobrecarga (overhead) de la sincronización y de las comunicaciones
Actividades formativas y Metodología
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Tipo: Dirigidas | |||
| Problemas en el Laboratorio | 24 | 0,96 | 2, 1, 9, 7, 8, 3, 4, 5, 6, 10, 11 |
| Teoría | 24 | 0,96 | 2, 1, 8, 4, 6, 12 |
| Tutorías Aula | 2 | 0,08 | 2, 8, 4, 12 |
| Tipo: Supervisadas | |||
| Preparación del trabajo a realizar en el laboratorio | 15 | 0,6 | 9, 7, 5, 10 |
| Preparación y Exposición del Trabajo Práctico | 4 | 0,16 | 3 |
| Tipo: Autónomas | |||
| Estudio autónomo | 24 | 0,96 | 2, 8, 4, 6, 12 |
| Preparación de sesiones prácticas | 30 | 1,2 | 2, 1, 5 |
| Resolución de Problemas | 20 | 0,8 | 1, 7, 8, 6, 11 |
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, los alumnos y alumnas harán una puesta en común en grupo y resolverán sus dudas. El profesor detectará los problemas de comprensión y razonamiento más comunes y los resolverá por grupos o para todas las y los estudiantes. Se promueve la capacidad de análisis y síntesis, 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.
Caso práctico de Ingeniería de Rendimiento: durante todo el curso, las alumnas y alumnos deberán diseñar, planificar, realizar, presentar y defender de forma oral un trabajo práctico, indicando los objetivos, el desarrollo, los resultados obtenidos con gráficas comprensibles, las incidencias más notables y, finalmente, las conclusiones más relevantes. Se espera una actitud proactiva y dinámica, la búsqueda autónoma de los conocimientos que sean necesarios, y ambición con los objetivos del trabajo.
Competencias Transversales:
- T02.04 - Prevenir y solucionar problemas. Se trabaja en las clases de problemas en el laboratorio y se evalúa con los problemas que los alumnos y alumnas han de resolver en grupo.
- T04.01 - Comunicar eficientemente, oralmente o por escrito, conocimientos, resultados y habilidades, tanto en entornos profesionales como frente a públicos no expertos. Se trabaja en las tutorías y se evalúa en las entregas de trabajos escritos y en la exposición oral del trabajo práctico, y supone un 25% de la nota final.
- T06.01 - Mantener una actitud proactiva y dinámica respecto al desarrollo de la propia carrera profesional, el crecimiento personal y la formación continuada. Tener espíritu de superación. Se incentiva y se evalúa en las sesiones de prácticas y en la preparación del trabajo de Ingeniería de Rendimiento, donde el profesor interactúa con los alumnos y observa y ayuda a corregir sus actitudes; supone un 25% de la nota de estas actividades.
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.
Evaluación
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Examen escrito individual de teoría y problemas | 30% | 2,5 | 0,1 | 2, 1, 9, 7, 3, 6, 11, 12 |
| Informe escrito en grupo de las actividades prácticas | 10% | 0 | 0 | 3 |
| Informe escrito y Defensa oral del trabajo práctico (individual) | 20% | 1,5 | 0,06 | 3 |
| Resolución de problemas prácticos y Defensa oral (grupo) | 40% | 3 | 0,12 | 2, 1, 9, 7, 8, 3, 4, 5, 6, 10, 11, 12 |
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 y defensa oral; realización en grupo; 40% de la nota final; no hay nota mínima; no recuperable
Actividad B: informe escrito de la actividad A; realización en grupo; 10% de la nota final; nohay nota mínima; se puede recuperar
Actividad C: informe escrito y defensa oral de la actividad A; realización individual; 20% de la nota final; nota mínima de 4 puntos sobre 10; se puede recuperar
Actividad D: examen escrito de teoría y problemas; realización individual y sin apuntes; 30% de la nota final; nota mínima de 5 puntos sobre 10; se puede recuperar
A parte de las activitades de evaluación descritas anteriormente, a lo largo del curso se podrán proponer otras actividades de carácter voluntario que podrán contribuir a la nota final de la asignatura.
Programa de Actividades de Evaluación
Las actividades A y B se realizan durante todo el curso. Las actividades C y D se realizan al final del curso. La actividad D se realiza en las fechas especificadas por la coordinación.
Proceso de Recuperación
El estudiante se puede presentar a la recuperación siempre que se haya presentado a las actividades A y D. De acuerdo con la coordinación del Grado y la dirección de la Escuela de Ingeniería solamente sepodrán recuperar las actividades B, C y D, que representan el 60% 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 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 C y D).
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 estudiante se considerará no evaluable (NA) si no se ha presentado ni a la actividad C ni a la D.
Irregularidades por parte de los estudiantes, copia y plagio
Sin prejuicio de otras medidas disciplinarias que se estimen oportunas, secalificarán 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, el uso no autorizado de la IA (p. ej, Copilot, ChatGPT o equivalentes), 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 para aprobar 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 estudiante ha 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.
Evaluación Única
Esta asignatura no prevee el sistema de evaluación única
Bibliografía
Computer Architecture: A Quantitative Approach. 5th Edition (https://bibcercador.uab.cat/permalink/34CSUC_UAB/15r2rl8/cdi_askewsholts_vlebooks_9780123838735)
John Hennessy, David Patterson, Morgan Kaufmann (Elsevier) 2018 (Cap. 4 i 5)
Structured Parallel Programming: Patterns for efficient computation
M. McCool, J. Reinders, A. Robison, Elsevier, 2012
Parallel Programming for Multicore and Cluster Systems
T. Rauber, G. Rünger, Springer (Elsevier), 2010
Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach
D. Kirk, & W.M. Hwu, Morgan Kaufmann (Elsevier), 2010
Software
Ninguno
Lista de idiomas
| Nombre | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
|---|---|---|---|---|
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 431 | Catalán/Español | primer cuatrimestre | manaña-mixto |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 432 | Catalán/Español | primer cuatrimestre | manaña-mixto |
| (TE) Teoría | 430 | Catalán/Español | primer cuatrimestre | manaña-mixto |