Última actualización: 04/09/2019


Curso Académico: 2019/2020

Sistemas de Computación Avanzados
(16455)
Titulación: Máster Universitario en Ciencia y Tecnología Informática (71)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: CARRETERO PEREZ, JESUS

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Informática

Tipo: Optativa
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.
Competencias básicas: CB6, CB7, CB10 Competencias generales: CG1, CG2, CG3, CG5, CG6 Competencias específicas: CE1, CE2, CE4 Otras competencias a adquirir en esta asignatura: - CA28: Capacidad para diseñar y evaluar sistemas operativos y servidores. - CA29: Capacidad para comprender en profundidad los conceptos y problemas específicos de los sistemas operativos, así como las características que los diferencian de otros sistemas. - CA30: Capacidad para comprender y saber evaluar la arquitectura de un sistema de computación de altas prestaciones. - CA34: Comprender las características y funcionamiento de distintas plataformas de computación avanzadas así como aplicar distintas técnicas de programación avanzada para explotar dichas plataformas. El estudiante que supere la asignatura será capaz de: - Acercase de forma crítica a trabajos de investigación y resultados novedosos de sistemas de computación avanzados. - Comprender las distintas plataformas de computación que se muestran en la asignatura. - Aplicar distintas técnicas de programación avanzada para explotar las plataformas descritas - Escribir un informe panorámico de investigación y presentarlo en público. - Aplicar distintas técnicas de evaluación de rendimiento y energía en sistemas de computación avanzada. - Comprender y aplicar técnicas de sistemas operativos avanzados. Competencias básicas: CB6, CB7, CB10 Competencias generales: CG1, CG2, CG3, CG5, CG6 Competencias específicas: CE1, CE2, CE4
Descripción de contenidos: Programa
Introducción y presentación Nuevas tendencias en sistemas de computación Paradigmas de computación paralela Programación paralela con OpenMP Programación en memoria distribuida con MPI Computación de altas prestaciones Big Data Técnicas de paralelización avanzadas Patrones de paralelismo. Reingeniería de software paralelo. Computación heterogénea Modelos de programación para computación heterogénea
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Cod. actividad Actividad Horas % presencialidad del estudiante AF1 Clases teórico prácticas 21 23 % AF3 Tutorías 7 8 % AF5 Trabajo individual del estudiante 62 0 % Metodologías docentes: MD1, MD2, MD3, MD4, MD5, MD7
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Bibliografía básica
  • J. L. Hennessy, D. A. Patterson . Computer Architecture: A Quantitative Approach (5th Edition). Morgan Kaufmann. 2011
  • Rajkumar Buyya. High Performance Cluster Computing, Volumes 1 & 2. Prentice Hall. 2001
  • W. Stallings. Computer Organization and Architecture: Designing for Performance (9th Edition). Prentice Hall. 2012

El programa de la asignatura y la planificación semanal podrían sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.