Créditos ECTS Créditos ECTS: 3
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 51 Horas de Tutorías: 3 Clase Expositiva: 9 Clase Interactiva: 12 Total: 75
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Matemática Aplicada, Departamento externo vinculado a las titulaciones
Áreas: Matemática Aplicada, Área externa M.U en Matemática Industrial
Centro Facultad de Matemáticas
Convocatoria: Primer semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
Saber programar ordenadores paralelos. Conocer la paralelización de algoritmos clásicos de análisis matricial y algoritmos paralelos clásicos como la descomposición de dominio en problemas discretizados.
1. Historia y necesidad del cálculo paralelo.
2. Panorama de arquitecturas paralelas.
3. Primer programa paralelo a partir de un programa secuencial.
4. Una aplicación: integración numérica.
5. Comunicaciones colectivas.
6. Agrupar datos para la comunicación.
7. Diseño de algoritmos paralelos.
8. Rendimiento de programas paralelos.
9. Paralelización de los productos matriz-vector y matriz-matriz.
10. Métodos de resolución de sistemas lineais y su paralelización.
11. Métodos de diferencias finitas y su paralelización.
12. Métodos de descomposición de dominio en problemas discretizados.
13. Programación de máquinas de memoria compartida.
14. Combinar MPI y OpenMP.
Parallel Programming in C with MPI and OpenMP. Michael J. Quinn (McGraw-Hill Science/Engineering/Math, 2003).
Introduction to Parallel Computing, Second Edition, by Ananth Grama, Anshul Gupta, George Karypis, and Vipin Kumar (Addison -Wesley, 2003).
Parallel Programming with MPI, by Peter Pacheco (Morgan Kauffman Publishers, 1997).
Parallel Programming, by Barry Wilkinson and Michael Allen (Prentice Hall, 1999).
CG1 - Poseer conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación, sabiendo traducir necesidades industriales en términos de proyectos de I+D+i en el campo de la Matemática Industrial
CG3 - Ser capaz de integrar conocimientos para enfrentarse a la formulación de juicios a partir de informacion que, aún siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicacion de sus conocimientos
CE4 - Ser capaz de seleccionar un conjunto de técnicas numéricas, lenguajes y herramientas informáticas, adecuadas para resolver un modelo matemático
CE5 - Ser capaz de validar e interpretar los resultados obtenidos, comparando con visualizaciones, medidas experimentales y/o requisitos funcionales del correspondiente sistema físico/de ingeniería
CS2 - Saber adaptar, modificar e implementar herramientas de software de simulación numérica.
Dichas competencias se trabajan en ejercicios propuestos en clase, donde se parte de un problema secuencial para transformarlo en uno paralelo. En los ejercicios prácticos los estudiantes trabajarán de manera análoga por su cuenta sobre otros problemas de ese tipo, y la evaluación se realiza verificando dichas competencias a partir del material entregado por los estudiantes, con idéntica ponderación en todas las competencias establecidas, es decir, 0,2 para cada una de ellas.
Web temática para docencia virtual. Realización guiada de pequeños programas informáticos en las clases prácticas. Realización de trabajos por parte del alumno para el refuerzo de los conocimientos.
La evaluación de la materia se hará mediante trabajos (entre 1 y 3) y ejercicios que los estudiantes entregarán, teniendo todos ellos la misma ponderación. En los ejercicios se potenciarán las competencias CG1, CG3 y CE4 y en los trabajos CE4, CE5 y CS2. En la segunda oportunidad se mantiene esta manera de evaluar.
Advertencia. Para los casos de realización fraudulenta de los test o pruebas (plagios ou uso indebido de las tecnologías) será de aplicación lo recogido en la Normativa de avaliación do rendemento académico dos estudantes e de revisión de cualificacións.
10 teóricas + 20 prácticas
Horas no presenciales: 45 horas de trabajo del alumno
Total volumen de trabajo: 75 horas.
Reservar de forma periódica un tiempo para el estudio de la asignatura. Hacer por uno mismo los ejemplos propuestos por el profesor. Consultar la bibliografía.
Jose Antonio Alvarez Dios
Coordinador/a- Departamento
- Matemática Aplicada
- Área
- Matemática Aplicada
- Teléfono
- 881813353
- Correo electrónico
- joseantonio.alvarez.dios [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidad
| Miércoles | |||
|---|---|---|---|
| 12:00-13:30 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula de informática 5 |