PROGRAMA DE ESTUDIO Área de Formación : Fecha de elaboración: 28 de mayo de 2010 Fecha de última actualización:

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1 PROGRAMA DE ESTUDIO Programa Educativo: Área de Formación : Licenciatura en Sistemas Computacionales Integral profesional Horas teóricas: 2 Horas prácticas: 2 Total de Horas: 4 Cómputo paralelo Total de créditos: 6 Clave: F1255 Tipo : Asignatura Carácter de la Optativa asignatura Programa elaborado por: Francisco Diego Acosta Escalante Fecha de elaboración: 28 de mayo de 2010 Fecha de última actualización: Seriación explícita Asignatura antecedente No Asignatura Subsecuente Seriación implícita Conocimientos previos: Si Análisis y comparación de los elementos de la organización y arquitectura de computadoras, análisis y evaluación del rendimiento algoritmos en la resolución de problemas complejos y su implementación en algún lenguaje de programación. Presentación F1255 Cómputo paralelo 1/9

2 La eficiencia de muchas aplicaciones actuales requiere el desarrollo de software que aproveche las prestaciones de plataformas con múltiples procesadores. Con el auge de los procesadores multinúcleo y de las redes de cómputo ha aumentado la difusión y uso del procesamiento paralelo que cada vez está más al alcance del público en general. No obstante, para utilizar los sistemas paralelos y/o distribuidos de forma eficiente es necesaria la programación paralela. La asignatura se ubica en el área integral profesional y permitirá al egresado aprovechar el potencial de las tecnologías paralelas de las computadoras actuales contribuyendo así a garantizar la gestión eficaz y eficiente de los recursos informáticos. Objetivo General Analizar, comparar, evaluar, diseñar e implementar soluciones paralelas y distribuidas de problemas complejos, centrándose en el desarrollo de software para arquitecturas como los "clusters" de computadoras y computadoras multinúcleo (multicore). Competencias que se desarrollaran en esta asignatura El estudiante dominará los conceptos y fundamentos de la programación y arquitecturas paralelas y distribuidas, adquirirá experiencia en utilización de modelos, técnicas y entornos de programación para el análisis, comparación, diseño, evaluación e implementación en soluciones paralelas y distribuidas a problemas complejos. Competencias del perfil de egreso que apoya esta asignatura La asignatura contribuye a la adquisición de competencias de análisis, diseño, construcción e implementación de sistemas de calidad para múltiples plataformas de TIC; aplicando metodologías y paradigmas de desarrollo de vanguardia que garanticen la gestión eficaz y eficiente de los recursos informáticos Escenario de aprendizaje Salón de clases, biblioteca, sala de cómputo, laboratorio F1255 Cómputo paralelo 2/9

3 Perfil sugerido del docente Experto en programación distribuida y paralela, en teoría de la complejidad y algoritmos avanzados Contenido Temático Unidad No. I Introducción al cómputo paralelo Objetivo particular El estudiante conocerá los conceptos y principios básico del cómputo paralelo, las ventajas de la computación paralela frente a la secuencial, conocerá problemas complejos que necesitan soluciones paralelas, las características, modelos y alcances de la programación paralela, así como el análisis de su rendimiento. Hrs. estimadas 12 Temas Resultados del aprendizaje Sugerencias didácticas Estrategias y criterios de evaluación Ensayo que incluya: Presentaciones y ejercicios Portafolio de evidencias con Los conceptos y principios en el aula. Realizar ejemplos ejemplos y solución de 1. Conceptos y principios básicos de cómputo y ejercicios que permitan ejercicios por los estudiantes básicos de cómputo paralelo y distribuido, identificar problemas que Examen sobre los conceptos paralelo computador paralelo, así pueden ser tratados en básicos como sección crítica 2. Modelos de arquitecturas paralelas como los conceptos, terminología, aspectos, forma paralela Presentaciones en el aula y exclusión mutua. Elaboración y presentación 3. Modelos de necesidades y alcances de por el profesor. de ensayo por los programación paralela 4. Análisis de rendimiento la programación paralela y distribuida. Los principios de los modelos de programación Elaboración de ensayos y portafolios de evidencias estudiantes F1255 Cómputo paralelo 3/9

4 paralela por paso de mensajes y con memoria compartida. Características y forma de procesamiento paralelo incluyendo las plataformas multinúcleo y los clusters de PC Análisis sobre los problemas que pueden ser tratados en forma paralela. Los factores que influyen en el rendimiento, los enfoques del análisis, los tiempos de ejecución y ocio, ganancia, eficiencia y escalabilidad. Análisis del rendimiento de problemas tratados con soluciones paralelas y distribuidas con respecto a las soluciones secuenciales. F1255 Cómputo paralelo 4/9

5 Unidad No. II Diseño de programas paralelos Objetivo particular El estudiante será capaz de utilizar las técnicas de descomposición para fraccionar la solución de un problema en tareas independientes que puedan realizarse en paralelo y la forma de comunicación, idear un algoritmo paralelo para una máquina con múltiples procesadores y resolver la asignación de esas tareas y acopio de resultados a los diferentes procesadores, utilizando los diferentes esquemas de asignación con el fin de minimizar el tiempo total de ejecución. Hrs. estimadas Conceptos 2. Partición 3. Asignación Temas Resultados del aprendizaje Sugerencias didácticas Estrategias y criterios de evaluación Documento que incluya: Presentación en el aula de Portafolio de evidencias Los conceptos previos a la los métodos y ejemplos. Examen descomposición y Presentación en el aula y Solución de ejercicios asignación de tareas, como ejemplos de soluciones Solución paralela de la granularidad, balanceo de paralelas a problemas problemas con diferentes cargas, concurrencia, clásicos de cálculo. métodos de partición y comunicación, límites y Ejemplos y ejercicios sobre esquemas de asignación para costos de ejecución. la solución paralela de comparar resultados. problemas Los métodos para descomponer un problema en tareas más pequeñas que puedan ser ejecutadas en paralelo. Solución de ejercicios le permitan entender que el problema de la asignación es minimizar el tiempo total F1255 Cómputo paralelo 5/9

6 de ejecución, comprender los problemas de la asignación, las estrategias y esquemas de asignación que se utilizan para resolverlos. Unidad No. III Notaciones y herramientas para la Implementación de programas paralelos Objetivo particular El estudiante aprenderá a resolver problemas utilizando las notaciones y herramientas para la implementación de programas paralelos. Hrs. estimadas 16 Temas Resultados del aprendizaje Sugerencias didácticas Estrategias y criterios de evaluación Presentación en el aula MPI Ejercicios de programación para resolver problemas y ejemplos Portafolio de evidencias paralelos utilizando la Presentación en el aula de interfaz de paso de los OpenMP y ejemplos. mensajes. Presentación en el aula de PVM y ejemplos 1. La interfaz de paso de mensajes: MPI 2. Programación paralela con hebras: OpenMP 3. Programación paralela con clusters de PC: PVM para utilizar el paralelismo multihilo en sistemas con memoria compartida con directivas OpenMP para utilizar PVM para implementar programas paralelos en una colección F1255 Cómputo paralelo 6/9

7 de máquinas heterogéneas Unidad No. IV Prácticas de programación paralela Objetivo particular El estudiante aprenderá a resolver problemas difíciles clásicos como el del viajero de comercio, de análisis de grafos, multiplicación de matrices, etc. Hrs. estimadas 16 Temas Resultados del aprendizaje Sugerencias didácticas Estrategias y criterios de evaluación Presentación del programa para resolver problemas de paralelo y la medición de su ordenamiento con métodos rendimiento. como el de burbujas y Portafolio de evidencias medición de su rendimiento. 1. Ordenamiento paralelo 2. Algoritmos paralelos de matrices Solución distribuida del problema del viajero de comercio 3. Algoritmos evolutivos paralelos 4. Algoritmos paralelos de análisis de grafos para resolver multiplicación de matrices con métodos como el de Cannon y DNS con medición de rendimiento para la resolución distribuida del problema del viajero de comercio utilizando la versión paralela de varios algoritmos de solución para la irmplementación algoritmos evolutivos Presentación en el aula el principio del ordenamiento con métodos como el quicksort y burbujas con sus variantes Presentación en el aula de algoritmos de matrices como los de Cannon y DNS con sus variantes. Presentar en el aula la implementación paralela de algoritmos como el de ramificación-acotación. Presentación en el aula de modelos de algoritmos evolutivos paralelos como los modelos de Islas y Celular. Presentación el el aula de la teoría de grafos y algoritmos de análisis como los de F1255 Cómputo paralelo 7/9

8 paralelos como los modelos de Islas y Celular con medición de rendimiento Implementación de algoritmos paralelos de análisis de grafos Dijkstra y Floyd Bibliografía básica Akl, S. (1991). Almeida, F. et al. (2008).. Madrid: Ra-ma.*. España: Paraninfo Cengage Learning. Geist, A. et al. (1994). PVM--parallel virtual machine : a users' guide and tutorial for networked parallel computing. USA: MIT Press.* Gropp, W., Lusk, E., Sterling, T. (2003). Beowulf cluster computing with Linux. 2 nd ed. USA: MIT Press. * Herlihy, M., Shavit, N. (2008). The art of multiprocessor programming. London: Morgan Kaufmann. Jordan, H., Alaghband, G. (2003). Fundamentals of parallel processing. USA: Prentice Hall.* Miller, R., Boxer, L. (2005). Algorithms, sequential & parallel: a unified approach. 2 nd ed. USA: Dreamtech Press. Quinn, M. (2004). Parallel programming in C with MPI and OpenMP. USA: McGraw-Hill.* Torres, J., Rodriguez, E. (2000). Conceptos de Cómputo. México: Editorial Trillas S.A. de C.V. * F1255 Cómputo paralelo 8/9

9 Bibliografía complementaria Blaise, B. (2010). OpenMP. [en línea] URL Chapman, B., Jost G, van der Pas R. (2007). Using OpenMP: portable shared memory parallel programming. USA: MIT Press. Hughes, C., Hughes, T. (2004). Parallel and distributed programming using C++. USA: Addison-Wesley.* Sterling, T. (2001). Beowulf cluster computing with Windows. USA: MIT Press. * Van der Steen, A., Dongarra, J. (2010). Overview of Recent Supercomputers. [en línea] URL *Se utiliza bibliografía con más de 5 años debido a que ya no hay nuevas ediciones y se considera que estos libros tratan los temas de acuerdo al perfil de la asignatura. F1255 Cómputo paralelo 9/9