Guías Docentes Electrónicas
1. DATOS GENERALES
Asignatura:
COMPUTACIÓN DE ALTAS PRESTACIONES
Código:
311049
Tipología:
OBLIGATORIA
Créditos ECTS:
6
Grado:
2361 - MÁSTER UNIVERSITARIO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA (AB) (2020)
Curso académico:
2021-22
Centro:
604 - E.S. DE INGENIERIA INFORMATICA ALBACETE
Grupo(s):
10  11 
Curso:
1
Duración:
C2
Lengua principal de impartición:
Español
Segunda lengua:
Inglés
Uso docente de otras lenguas:
Uso docente de otras lenguas: Inglés para alumnos extranjeros
English Friendly:
S
Página web:
https://campusvirtual.uclm.es/
Bilingüe:
N
Profesor: ENRIQUE ARIAS ANTUNEZ - Grupo(s): 10  11 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Agrupación Politécnica/ Desp. 0.A.8
SISTEMAS INFORMÁTICOS
2497
enrique.arias@uclm.es
https://www.esiiab.uclm.es/pers.php?codpers=earias

2. REQUISITOS PREVIOS

No se han establecido

3. JUSTIFICACIÓN EN EL PLAN DE ESTUDIOS, RELACIÓN CON OTRAS ASIGNATURAS Y CON LA PROFESIÓN

El campo de la Computación de Altas Prestaciones (CAP) y sus aplicaciones se ha convertido en uno de los más dinámicos en el mundo de la Informática, haciendo necesario el conocimiento expreso de este área y sus características. Partiendo de un conocimiento básico de la infraestructura de cómputo que da soporte a la CAP, se profundizará en las técnicas y métodos para el análisis de supercomputadores y su comparación, así como el diseño y programación de aplicaciones paralelas. El campo de la supercomputación está presente en múltiples campos de la ingeniería (p.ej. simulaciones de complejos procesos físicos y químicos) y la empresa (p.ej. Big Data), por lo que su conocimiento se hace indispensable para los profesionles actuales de las TIC.


4. COMPETENCIAS DE LA TITULACIÓN QUE LA ASIGNATURA CONTRIBUYE A ALCANZAR
Competencias propias de la asignatura
Código Descripción
CE09 Capacidad para diseñar y evaluar sistemas operativos y servidores, y aplicaciones y sistemas basados en computación distribuida.
CE10 Capacidad para comprender y poder aplicar conocimientos avanzados de computación de altas prestaciones y métodos numéricos o computacionales a problemas de ingeniería.
INS01 Capacidad de análisis, síntesis y evaluación.
INS04 Capacidad de resolución de problemas aplicando técnicas de ingeniería.
INS05 Capacidad para argumentar y justificar lógicamente las decisiones tomadas y las opiniones.
PER01 Capacidad de trabajo en equipo.
SIS03 Aprendizaje autónomo.
5. OBJETIVOS O RESULTADOS DE APRENDIZAJE ESPERADOS
Resultados de aprendizaje propios de la asignatura
Descripción
Coordinar las tareas de todos los elementos involucrados en el funcionamiento de un sistema de procesamiento de datos distribuidos y de altas prestaciones.
Diseñar y dimensionar equipos de procesamiento de datos de altas prestaciones y alta disponibilidad, incluyendo hardware, software y recursos humanos.
Evaluar y explotar el sistema, incluyendo aspectos socio-económicos.
Resultados adicionales
Descripción
Dotar al alumno de la capacidad de tomar decisiones profesionales y empresariales que permitan mejorar el rendimiento y la competitividad de la infraestructura TIC de su organización.
Formar al alumno en los diversos paradigmas de programación de computadores paralelos, incidir en técnicas software para el diseño e implementación de algoritmos y aplicaciones paralelas eficientes, y aplicar estas técnicas de forma práctica para la programación de computadores paralelos con diferentes arquitecturas, utilizando recursos de supercomputación.
6. TEMARIO
  • Tema 1: Introducción a la computación de altas prestaciones
  • Tema 2: Análisis de rendimiento y benchmarking
  • Tema 3: Modelos de programación de altas prestaciones
  • Tema 4: Modelos y plataformas
  • Tema 5: Despliegue de aplicaciones
COMENTARIOS ADICIONALES SOBRE EL TEMARIO

Las sesiones prácticas consistiran en ajustar un modelo teórico de tiempos de ejecución de un sistema, determinar las prestaciones de nuestros sistemas y desarrollar aplicaciones distribuidas mediante la libreria MPI y OpenMP


7. ACTIVIDADES O BLOQUES DE ACTIVIDAD Y METODOLOGÍA
Actividad formativa Metodología Competencias relacionadas (para títulos anteriores a RD 822/2021) ECTS Horas Ev Ob Descripción
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] Combinación de métodos CE09 CE10 1.04 26 N N Clases magistrales de teoría
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL] Aprendizaje basado en problemas (ABP) CE09 CE10 INS04 1.04 26 S S Prácticas con sistemas de supercomputación utilizando MPI y/o OpenMP. Se realizarán un total de 4 prácticas evaluables a lo largo del cuatrimestre que requerirán conocer programación en C. El resto de conocimiento se obtiene durante la Enseñanza presencial. Las prácticas se recuperan realizando las mismas bien de manera presencial que se evaluarán por observación como semipresencial que se evalúan a través de una memoria por práctica para hacer el seguimiento (acción formativa) y una memoria final (acción sumativa).
Talleres o seminarios [PRESENCIAL] Seminarios CE09 CE10 INS04 0.32 8 N N Se realizarán dos seminarios sobre aspectos avanzados de supercomputación.
Tutorías individuales [PRESENCIAL] Trabajo dirigido o tutorizado INS05 0.16 4 N N Tutorías
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] Trabajo autónomo SIS03 2.24 56 N N Trabajo a realizar por el alumno tanto para el estudio como en la preparación de las pruebas.
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA] Trabajo autónomo INS01 PER01 1.08 27 S S Por cada una de las 4 prácticas evaluables se ha de presentar una memoria por parte de aquellos estudiantes semipresenciales de cara a conocer su evolución suponiendo una acción formativa. No obstante, al final de la asignatura es necesaria la presentación de una memoria que contenga todas las prácticas por parte de todos los estudiantes. Ésta actividad se recuperará haciendo la memoria pertinente existiendo la restricción de que las prácticas evaluables y obligatorias hay que realizarlas.
Prueba final [PRESENCIAL] CE09 CE10 INS01 0.04 1 S S Esta prueba final consistirá en un examen sobre conceptos de la asignatura desarrollados en un cuestionario de respuesta corta en la convocatoria ordinaria. Esta actividad se recuperará realizando de nuevo el examen en la convocatoria extraordinaria.
Presentación de trabajos o temas [PRESENCIAL] Presentación individual de trabajos, comentarios e informes INS01 0.08 2 S S La memoria final de las prácticas será presentada en clase por el/los alumnos. Esta actividad se recuperará presentando en clase en la extraordinaria la memoria final de prácticas.
Total: 6 150
Créditos totales de trabajo presencial: 2.68 Horas totales de trabajo presencial: 67
Créditos totales de trabajo autónomo: 3.32 Horas totales de trabajo autónomo: 83

Ev: Actividad formativa evaluable
Ob: Actividad formativa de superación obligatoria (Será imprescindible su superación tanto en evaluación continua como no continua)

8. CRITERIOS DE EVALUACIÓN Y VALORACIONES
Sistema de evaluación Evaluacion continua Evaluación no continua * Descripción
Prueba final 40.00% 40.00% (ESC) Examen final escrito. Se realizará un examen final tipo respuesta corta sobre conceptos de la asignatura
Elaboración de memorias de prácticas 20.00% 20.00% (INF) Elaboración una memoria de las prácticas de laboratorio realizadas. Se evaluará el informe final conteniendo todas las prácticas. Opcionalmente, y a modo de acción formativa, los presenciales pueden presentar memorias intermedias. En el caso de los semipresenciales es obligatorio.
Realización de prácticas en laboratorio 30.00% 30.00% (LAB) Realización de prácticas. Las prácticas en el laboratorio se evaluarán por observación a los presenciales y a través de las memorias intermedias a los semipresenciales.
Presentación oral de temas 10.00% 10.00% (PRES) Presentación en clase de la memoria final de prácticas.
Total: 100.00% 100.00%  
* En Evaluación no continua se deben definir los porcentajes de evaluación según lo dispuesto en el art. 4 del Reglamento de Evaluación del Estudiante de la UCLM, que establece que debe facilitarse a los estudiantes que no puedan asistir regularmente a las actividades formativas presenciales la superación de la asignatura, teniendo derecho (art. 12.2) a ser calificado globalmente, en 2 convocatorias anuales por asignatura, una ordinaria y otra extraordinaria (evaluándose el 100% de las competencias).

Criterios de evaluación de la convocatoria ordinaria:
  • Evaluación continua:
    La prueba final y las prácticas de laboratorio han de ser superadas con una nota igual o superior a 4. La asignatura se considera superada cuando el total de la suma de todas las partes sea de 5 o superior

    Si un estudiante ha realizado el 50% de actividades evaluables o, si en cualquier caso, el periodo de clases hubiera finalizado, se considerará en evaluación continua sin posibilidad de cambiar la modalidad de evaluación
  • Evaluación no continua:
    La prueba final y las prácticas de laboratorio han de ser superadas con una nota igual o superior a 4. La asignatura se considera superada cuando el total de la suma de todas las partes sea de 5 o superior

    Si un estudiante ha realizado el 50% de actividades evaluables o, si en cualquier caso, el periodo de clases hubiera finalizado, se considerará en evaluación continua sin posibilidad de cambiar la modalidad de evaluación

Particularidades de la convocatoria extraordinaria:
Se mantendrán todas las calificaciones obtenidas.
Las actividades de evaluación serán las mismas que en la convocatoria ordinaria
Particularidades de la convocatoria especial de finalización:
Se mantendrán todas las calificaciones obtenidas.
Las actividades de evaluación serán las mismas que en la convocatoria ordinaria
9. SECUENCIA DE TRABAJO, CALENDARIO, HITOS IMPORTANTES E INVERSIÓN TEMPORAL
No asignables a temas
Horas Suma horas

Tema 1 (de 5): Introducción a la computación de altas prestaciones
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 6
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Aprendizaje basado en problemas (ABP)] 6
Tutorías individuales [PRESENCIAL][Trabajo dirigido o tutorizado] 1
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 14
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 7

Tema 2 (de 5): Análisis de rendimiento y benchmarking
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 4
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Aprendizaje basado en problemas (ABP)] 2
Tutorías individuales [PRESENCIAL][Trabajo dirigido o tutorizado] 1
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 14
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 7

Tema 3 (de 5): Modelos de programación de altas prestaciones
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 2

Tema 4 (de 5): Modelos y plataformas
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 4
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Aprendizaje basado en problemas (ABP)] 10
Tutorías individuales [PRESENCIAL][Trabajo dirigido o tutorizado] 1
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 14
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 7

Tema 5 (de 5): Despliegue de aplicaciones
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 10
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Aprendizaje basado en problemas (ABP)] 8
Talleres o seminarios [PRESENCIAL][Seminarios] 8
Tutorías individuales [PRESENCIAL][Trabajo dirigido o tutorizado] 1
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 14
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 6
Prueba final [PRESENCIAL][] 1
Presentación de trabajos o temas [PRESENCIAL][Presentación individual de trabajos, comentarios e informes] 2

Actividad global
Actividades formativas Suma horas
Comentarios generales sobre la planificación: Esta planificación es ORIENTATIVA, pudiendo variar a lo largo del curso en función de las necesidades docentes, festividades, etc. La planificación actualizada semana a semana de la asignatura podrá encontrarse en la plataforma Campus Virtual de la UCLM. Las clases se impartirán en 2 sesiones de dos horas a la semana. Las actividades de evaluación o recuperación de clases podrían planificarse, excepcionalmente, en horario de mañana.
10. BIBLIOGRAFÍA, RECURSOS
Autor/es Título Libro/Revista Población Editorial ISBN Año Descripción Enlace Web Catálogo biblioteca
Ananth Grama, George Karypis, Vipin Kumar y Anshul Gupta Introduction to Parallel Computing Addison Wesley 978-0201648652 2003 Accessd to digital version through UCLM library  
FRANCISCO CARMELO ALMEIDA RODRÍGUEZ, DOMINGO GIMENEZ CANOVAS, JOSÉ MIGUEL MANTAS RUÍZ, ANTONIO VIDAL MACIA Introducción a la programación paralela Paraninfo 9788497326742 2008  
Michael J. Quinn Parallel Programming in C with MPI and OpenMP McGraw Hill Higher Education 978-0072822564 2003  
Peter Pacheco An Introduction to Parallel Programming Morgan Kaufmann 978-0-12-374260-5 2011 http://proquest.safaribooksonline.com/book/programming/9780123742605  
Rohit Chandra Leonardo Dagum Dave Kohr Dror Maydan Jeff McDonald Ramesh Menon Parallel Programming in OpenMP Morgan Kaufmann Publishers 1-55860-671-8 2001  
Roman Trobec ¿ Boštjan Slivnik Patricio Buli¿ ¿ Borut Robi¿ Introduction to Parallel Computing From Algorithms to Programming on State-of-the-Art Platforms Springer 978-3-319-98832-0 2018  
Thomas Sterling High Performance Computing: Modern Systems and Practices Morgan Kauffman 2017  



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