- La evaluación de
los alumnos consistirá en una prueba escrita en las fechas indicadas en el calendario académico oficial.

- En los exámenes de todas las convocatorias se aplicará el mismo criterio en cuanto a que el alumno debe obtener al menos la mitad de la nota para superar la asignatura.

Learning outcomes	Study programme competences / results
Utilizar nuevas arquitecturas de computación, tanto microprocesador como multiprocesador, en soluciones en ingeniería informática.	A1 A2 A3 A6 A8	B2	C6
Configurar sistemas para servidores y sistemas de alto rendimiento.	A2 A3 A8	B3
Analizar de forma crítica parámetros de rendimiento de sistemas hardware y aplicaciones específicas con necesidades especiales.	A2 A3 A4 A6 A8	B9 B11 B12	C6
Desarrollar aplicaciones paralelas en equipo siguiendo el método de ingeniería informática.	A2 A6	B2 B5 B8 B11 B12 B13 B15	C6

Topic	Sub-topic
1. Introducción al procesamiento paralelo	1.1. Procesamiento paralelo 1.2. Condiciones de paralelismo - Concepto de dependencia - Condiciones de Bernstein - Paralelismo hardware y software 1.3. Niveles de paralelismo 1.4. Importancia del procesamiento paralelo 1.5. Clasificaciones de arquitecturas paralelas - Taxonomía de Flynn - Organización del sistema memoria: clasificación tradicional de sis- temas MIMD. 1.6. Medidas de rendimiento
2. Paralelismo a nivel de instrucción	2.1. Rendimiento de un procesador 2.2. Soluciones básicas para la mejora del rendimiento: Evolución 2.3. Técnicas para el aumento del paralelismo a nivel de instrucción 2.4. Planificación estática/software - Planificación estática básica - Desenrollamiento de bucles - Planificación estática superescalar - Planificación estática VLIW - Segmentación software - Detección y eliminación de dependencias 2.5. Planificación dinámica/hardware - Planificación dinámica superescalar 2.6. Renombre de registros - Renombre de registros software - Renombre de registros hardware: Buffer de reordenamiento 2.7. Tratamiento de operaciones load/store: buffer de almacenamiento 2.8. Tratamiento de riesgos de control - Predicción de salto estática, salto retardado - Predicción dinámica de saltos 2.9. Especulación 2.10. Ejemplos comerciales
3. Procesamiento vectorial	3.1. ¿Por qué máquinas vectoriales? 3.2. Arquitecturas vectoriales 3.3. Arquitectura vectorial básica - Componentes principales de la U.V. - Máquinas vectoriales comerciales - Repertorio de instrucciones de la U.V. - Ejemplo de bucle vectorial 3.4. Vectorización 3.5. Tiempo de ejecución vectorial 3.6. Organización de memoria en un procesador vectorial - Entrelazamiento de memoria - Técnicas de estructuración de datos para máquinas vectoriales 3.7. Control de la longitud del vector 3.8. Rendimiento vectorial - Efectos de la vectorización. - Mejorando el rendimiento vectorial: • Encadenamiento de U.F. vectoriales • Transformación de código para evitar conflictos de acceso a memoria 3.9. Ejemplos comerciales: - Earth Simulator - Cray X1
4. Computación paralela: arquitecturas y paradigmas de programación	4.1. Introducción 4.2. Arquitecturas paralelas modernas: * Arquitecturas paralelas vectorial, multimedia y GPU * Arquitecturas paralelas TLP: multiprocesador y multicomputador * Arqutiecturas paralelas RLP: cluster y WSC * Arquitecturas paralelas híbridas * Comparación entre arquitecturas paralelas modernas 4.4. Paradigmas de programación * Paradigma de memoria compartida, memoria distribuida, PGAS, streaming y MapReduce. * Paradigmas híbridos * Comparación entre herramientas disponibles en el mercado * Comparación entre soluciones tecnológicas disponibles en el mercado
5. Arquitecturas multiprocesador: coherencia caché y consistencia de memoria	5.1. Introducción 5.1. Sincronización 5.2. Modelos de consistencia de memoria 5.2. Protocolos de coherencia caché * Protocolo de snooping * Protocolo basado en directorio
6. Redes de interconexión para arquitecturas paralelas	6.1. Introducción 6.2. Redes de interconexión estáticas 6.3. Estrategias de conmutación 6.4. Redes de interconexión dinámicas 6.5. Funciones de encaminamiento de datos 6.6. On-chip networks (OCN)

Methodologies / tests	Competencies / Results	Teaching hours (in-person & virtual)	Student’s personal work hours	Total hours
Objective test	A1 A2 A3 A4 A6 A8 B2 B3 B5 B8 B9 B11 B12 B13 B15 C6	4	0	4

Personalized attention		3	0	3

(*)The information in the planning table is for guidance only and does not take into account the heterogeneity of the students.

Methodologies	Description
Objective test	Prueba sobre los conceptos teóricos presentados en las sesiones magistrales.

Methodologies	Competencies / Results	Description	Qualification
Objective test	A1 A2 A3 A4 A6 A8 B2 B3 B5 B8 B9 B11 B12 B13 B15 C6	Prueba sobre los contenidos trabajados en las sesiones magistrales.	100

Assessment comments
- La evaluación de los alumnos consistirá en una prueba escrita en las fechas indicadas en el calendario académico oficial. - En los exámenes de todas las convocatorias se aplicará el mismo criterio en cuanto a que el alumno debe obtener al menos la mitad de la nota para superar la asignatura.

Basic	Ortega, J., Anguita, M. y Prieto, A. (2005). Arquitectura de Computadores. Thomson Hennessy, J. L. y Patterson, D. A. (2012). Computer Architecture: A Quantitative Approach (5th edition). Morgan Kaufmann Patterson, D. A. y Hennessy, J. L. (2000). Estructura y Diseño de Computadores. Reverté Stallings, W. (2006). Organización y arquitectura de computadores. Reverté

Complementary	Sima, D. , Fountain,T. y Kacsuk, P. (1997). Advanced Computer Architecture. Addison-Wesley Culler, D. E. y Singh,J. P. (1999). Parallel Computer Architecture: a Hardware/Software Approach. Morgan Kaufmann Hwang, K. y Xu, Z. (1998). Scalable Parallel Computing. McGraw-Hill Tannebaum, A. S. (1999). Structured Computer Organization. Prentice Hall

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