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   HERRAMIENTAS INFORMÁTICAS PARA LA COMPUTACIÓN DE ALTAS PRESTACIONES    Año académico       Versión PDF.  Versión PDF para convalidación.
Código62680Descripción
Crdts. Teor.4
Crdts. Pract.0
A efectos de intercambios en programas de movilidad, la carga de esta asignatura equivale a 5 ECTS.


Departamentos y Áreas
DepartamentosÁreaCrdts. Teor.Crdts. Pract.Dpto. Respon.Respon. Acta
CIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIALCIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL40


Estudios en los que se imparte
DOCTORADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA Y COMPUTACIÓN


Pre-requisitos
Sin incompatibles


Incompatibilidades de matrícula por contenidos equivalentes
Sin Datos


Matriculados (2006-07)
Grupo (*)Número
1 1
TOTAL 1
(*) 1:GRUPO 1 - CAS


Ofertada como libre elección (2006-07)
Sin departamento
Consulta Gráfica de Horario
A efectos de intercambios en programas de movilidad, la carga de esta asignatura equivale aPincha aquí


Horario (2006-07)
Sin horario


Grupos de matricula (2006-07)
Grupo (*)CuatrimestreTurnoIdiomaDistribución (letra nif)
1 Anual T CAS desde - hasta -
(*) 1:GRUPO 1 - CAS


Objetivos de las asignatura / competencias (2006-07)
Objetivos Instrumentales Generales
• Conocer que se entiende por computación paralela y computación de altas prestaciones.
• Estudiar las metodologías disponibles para el diseño de software para la computación de altas prestaciones.
• Estudiar las aplicaciones existentes para la computación de altas prestaciones.
• Introducir las técnicas de desarrollo y construcción de software para la computación de altas prestaciones.
• Desarrollar un programa para resolver un problema que requiera de la computación de altas prestaciones.
• Analizar las líneas de investigación actuales.
• Conocer cual es el estado del arte de la computación de altas prestaciones.
• Adquirir conocimientos específicos de la computación de altas prestaciones.
• Conocer las tipologías y arquitecturas de hardware dedicado a la computación de altas prestaciones.
• Conocer la importancia de la materia como base central de aplicación de desarrollos y técnicas en cuestiones relativas a la computación de altas prestaciones.
• Conocer la base de la programación paralela y su implicación en la computación paralela.
• Estar capacitado para resolver de una forma eficiente problemas computacionales que requieran una utilización intensiva de recursos.
• Conocer los principales modelos de programación de aplicaciones paralelas.
• Ser capaz de utilizar un supercomputador de forma eficiente.
• Ser capaz de paralelizar sencillos algoritmos numéricos y no numéricos sobre arquitecturas paralelas.
• Conocer el tipo de aplicaciones de Ciencia e Ingeniería donde la computación de altas prestaciones resulta de especial interés.
• Conocer los aspectos fundamentales de las herramientas ACTS.
• Conocer los aspectos fundamentales de las librerías PETSc.


Contenidos teóricos y prácticos (2006-07)
• Tema 1: Introducción a la Computación de Altas Prestaciones.
• Tema 2: Plataformas para la Computación de Altas Prestaciones.
• Tema 3: Herramientas de desarrollo para la Computación Científica y para la Computación Paralela.
• Tema 4: Desarrollo de aplicaciones paralelas y aplicaciones de alto rendimiento utilizando las herramientas ACTS (Advanced CompuTational Software).
• Tema 5: Utilización de las librerías PETSc (Portable, Extensible Toolkit for Scientific computation).


Más información
Profesor/a responsable
ARNAL GARCIA , JOSE


Metodología docente (2006-07)
Clases teóricas y prácticas
Metodología docente
En los últimos años, como respuesta a la baja efectividad del método tradicional basado únicamente en la sucesión de lecciones magistrales, han surgido nuevos enfoques que propician el pensamiento creativo, enseñando a aprender por encima de enseñar conocimientos. Planteamos utilizar un modelo de enseñanza en el que la clase magistral tiene un papel primordial en la transmisión de conocimientos pero se complementa con otras actividades de no menor importancia. Se proponen las siguientes actividades:
Clases de teoría
Esta actividad ha sido ampliamente criticada e incluso rechazada. Sin embargo, según las investigaciones al respecto, la lección magistral, en comparación con otros métodos, es la técnica más eficaz y económica de transmitir y sintetizar información de diversas fuentes. Existen opiniones favorables que abogan por introducir técnicas auxiliares para resolver la pasividad inducida en el alumno por el método de exposición oral. Para ello se debe seguir un secuenciamiento adecuado (despertar la motivación, informar sobre los objetivos, estimular la actualización de aprendizajes previos, presentar los conocimientos y mostrar las habilidades objeto de aprendizaje, facilitar orientaciones para el aprendizaje, Intensificar la retención, fomentar la transferencia y proporcionar retroalimentación).
Para favorecer la participación, las clases magistrales se complementan con materiales de apoyo, tanto impresos: apuntes de la asignatura, programación de la asignatura, como audiovisuales: presentaciones con ordenador, transparencias, páginas Web, etc. Además el empleo de la pizarra es fundamental para los desarrollos detallados y ejemplos aclaratorios. Se comentarán los errores más comunes que se cometen al ir adentrándose en la asignatura. Se propondrán al final de algunas sesiones ejercicios que favorezcan la aplicación de los conceptos introducidos en la clase.
Prácticas de laboratorio
La importancia de la práctica en unos estudios de doctorado es importante. El trabajo personal en los laboratorios de computación permite fijar los conocimientos que se han adquirido en las clases expositivas y mediante el material de apoyo. Las prácticas se realizan de forma individual. Con las prácticas de laboratorio se intenta impulsar el aprendizaje, experimentación, asimilación y ampliación de algunos de los contenidos de la asignatura. En estas prácticas de laboratorio el alumnado deberá abordar diversos problemas utilizando las máquinas paralelas de las que se dispone en el departamento.


Tipo de actividades: teóricas y prácticas
Laboratorios


Profesores (2006-07)
Grupo Profesor/a
TEORIA DE 626801ARNAL GARCIA, JOSE
CASTEL DE HARO, MARIA JESUS
Enlaces relacionados
http://www.dccia.ua.es/dccia/inf/asignaturas/HICAP/


Bibliografía

PVM: Parallel Virtual Machine
Autor(es):-
Edición:Dades no disponibles.
ISBN:No disponible
Recomendado por:ARNAL GARCIA, JOSE (*1)
[ Enlace al recurso bibliográfico ]

Designing and building parallel programs : concepts and tools for parallel softwareengineering
Autor(es):FOSTER, Ian T.
Edición:Reading, Massachusetts : Addison-Wesley Publishing Company, 1995.
ISBN:0-201-57594-9
Recomendado por:ARNAL GARCIA, JOSE (*1)
[ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ] [ Enlace al recurso bibliográfico ]

Introduction to parallel and vector solution of linear systems
Autor(es):ORTEGA, James M.
Edición:New York : Plenum Press, 1989.
ISBN:0-306-42862-8
Recomendado por:ARNAL GARCIA, JOSE (*1)
[ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ]

PVM . Parallel virtual machine : a user`s guide and tutorial for networked parallel computing
Autor(es):Geist, Al...[et al.]
Edición:Cambridge : The MIT Press, 1997.
ISBN:0-262-57108-0
Recomendado por:ARNAL GARCIA, JOSE (*1)
[ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ] [ Enlace al recurso bibliográfico ]

The Message Passing Interface (MPI) standard [En línea]
Autor(es):-
Edición:Dades no disponibles.
ISBN:No disponible
Recomendado por:ARNAL GARCIA, JOSE (*1)
[ Enlace al recurso bibliográfico ]
(*1) Este profesor ha recomendado el recurso bibliográfico a todos los alumnos de la asignatura.
Fechas de exámenes oficiales (2006-07)
Información no disponible en estos momentos.
(*) 1:GRUPO 1 - CAS


Instrumentos y criterios de evaluación (2006-07)
Evaluación continua
Procedimientos de evaluación.
El proceso de evaluación debe permitir obtener información útil acerca de los conocimientos que ha adquirido el alumno al cursar la materia para poder tomar una decisión al respecto. Se propondrán distintos niveles de implicación a elegir por el alumnado relacionados con las siguientes tareas:

1. Presentación asignatura
• Asistencia
2. Lecturas previas
• Recensión
3. Sesiones de trabajo
• Asistencia y participación
4. Conferencias/charlas
• Asistencia
5. Trabajo práctico
I. Trabajo sencillo
II. Trabajo complejo
6. Informe final
7. Presentación y defensa
Los niveles de implicación son los siguientes:
• Nivel de implicación mínimo - pasivo (nota máxima alcanzable = 5). Apartados 1, 2, 3 y 4
• Nivel de implicación básico - activo (nota máxima alcanzable = 8). Apartados 1, 2, 3, 4, 5.1 y 7
• Nivel de implicación completo - proactivo. Apartados 1, 2, 3 y 4, 5.2, 6 y 7