| Competencias del título |
| Código | Competencias del título |
| A12 | CE12 - Capacidad de conocer y aplicar los principios fundamentales, principales paradigmas y técnicas de la programación paralela y distribuida al desarrollo de algoritmos para el procesamiento y análisis masivo de datos. |
| B2 | CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio |
| B3 | CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética |
| B4 | CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado |
| B7 | CG2 - Elaborar adecuadamente y con cierta originalidad composiciones escritas o argumentos motivados, redactar planes, proyectos de trabajo, artículos científicos y formular hipótesis razonables. |
| B8 | CG3 - Ser capaz de mantener y extender planteamientos teóricos fundados para permitir la introducción y explotación de tecnologías nuevas y avanzadas en el campo. |
| B9 | CG4 - Capacidad para abordar con éxito todas las etapas de un proyecto de análisis de datos: exploración previa de los datos, preprocesado, análisis, visualización y comunicación de resultados. |
| B10 | CG5 - Ser capaz de trabajar en equipo, especialmente de carácter multidisciplinar, y ser hábiles en la gestión del tiempo, personas y toma de decisiones. |
| C1 | CT1 - Utilizar las herramientas básicas de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) necesarias para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida. |
| C4 | CT4 - Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad. |
| Resultados de aprendizaje | |||
| Resultados de aprendizaje | Competencias del título | ||
| Entender los principales modelos de programación paralela | A12 |
||
| Aplicar los conocimientos adquiridos a la implementación eficiente de aplicaciones paralelas usando distintos modelos de programación | A12 |
B2 B3 B4 B7 B8 B9 B10 |
C1 C4 |
| Contenidos |
| Tema | Subtema |
| Procesamiento Paralelo | 1. Introducción 2. Procesamiento Paralelo en Arquitecturas de Memoria Compartida 3. Procesamiento Paralelo en Arquitecturas de Memoria Distribuida 4. Procesamiento paralelo en Arquitecturas Heterogéneas |
| Planificación | ||||
| Metodologías / pruebas | Competéncias | Horas presenciales | Horas no presenciales / trabajo autónomo | Horas totales |
| Prácticas de laboratorio | A12 B2 B8 B10 C1 | 19.5 | 48.75 | 68.25 |
| Seminario | A12 | 3 | 3 | 6 |
| Trabajos tutelados | A12 B2 B3 B4 B7 B8 B9 C1 C4 | 0 | 25 | 25 |
| Sesión magistral | A12 | 19.5 | 29.25 | 48.75 |
| Atención personalizada | 2 | 0 | 2 | |
| (*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos | ||||
| Metodologías |
| Metodologías | Descripción |
| Prácticas de laboratorio | Clases prácticas en el laboratorio en las que se realizan tareas dirigidas que permiten al alumno familiarizarse desde un punto de vista práctico con os contidos vistos en las clases teóricas. |
| Seminario | Clases en aula dedicadas a repasar conceptos clave de programación necesarios para el desarrollo de la materia. |
| Trabajos tutelados | Realización de trabajos en los que el alumno tiene que emplear los conocimientos adquiridos para resolver distintos problemas de forma autónoma. |
| Sesión magistral | Clases teóricas en las que se expone el contenido de cada tema. |
| Atención personalizada |
|
|
| Evaluación | |||
| Metodologías | Competéncias | Descripción | Calificación |
| Trabajos tutelados | A12 B2 B3 B4 B7 B8 B9 C1 C4 | Evaluación de los trabajos académicamente dirigidos | 50 |
| Prácticas de laboratorio | A12 B2 B8 B10 C1 | Evaluación de las prácticas | 50 |
| Observaciones evaluación | |||
|
Para la segunda oportunidad las notas de las prácticas en memoria compartida y en memoria distribuida serán las obtenidas durante el cuatrimestre. |
|||
| Fuentes de información |
| Básica |
J. Sanders, E. Kandrot (2010). CUDA by example: an introduction to general-purpose GPU programming. Addison-Wesley Professional
P. Pacheco (1997). Parallel Programming with MPI. Morgan Kaufmann Publishers
B. Schmidt, J. González-Domínguez, C. Hundt, M. Schlarb (2017). Parallel programming: concepts and practice. Morgan Kaufmann Publishers
T.G. Matsson, Y. (Helen) He, A.E. Koniges (2019). The OpenMP Common Core: Making OpenMP Simple Again. The MIT Press |
|
|
|
| Complementária | |
|
|
| Recomendaciones | |
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente | |
|
| Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
| Asignaturas que continúan el temario |
| Otros comentarios | |