especificações de disciplinas - Departamento de Física da Universidade de Coimbra

Conhecer a arquitectura de máquinas paralelas

Saber distribuir um problema computacional por um conjunto de máquinas

Saber utilizar os paradigmas da programação paralela

Programa genérico mínimo

Noções Básicas: O que é a computação paralela: multiuser, multitasking, Web servers, operações de controlo, aplicações de software, scientific computing. Paralelismo ao nível do Hardware. Paralelismo ao nível de software: threads, MPI, PVM, OpenMP.

Técnicas de Paralelização de Algoritmos: Decomposição de dados e decomposição por domínio. A medição da eficiência de um algoritmo paralelo: o speedup e a eficiência de paralelização.

Aplicações: i) álgebra linear; ii) resolução de equações diferenciais, iii) transformadas de Fourier.

Bibliotecas Paralelas.

Pré-requisitos

Saber programar em uma linguagem de alto nível

Competências genéricas a atingir

. Competência em análise e síntese;
. Competência em organização e planificação;
. Competência para resolver problemas;
. Uso da internet como meio de comunicação e fonte de informação;
. Capacidade de decisão;
. Competência em trabalho em grupo;
. Competência em trabalho em equipas interdisciplinares;
. Competência em raciocínio crítico;
. Competência em aprendizagem autónoma;
. Adaptabilidade a novas situações;
. Competência em investigar;
(por ordem decrescente de importância)

Horas lectivas semestrais

aulas teóricas	30
aulas práticas laboratoriais	30
total horas lectivas	60

Método de avaliação

Resolução de problemas	50 %
Projecto	50 %

Bibliografia de referência

Cursos interactivos do Edinburgh Parallel Computing Center

I. Foster, Designing and Building Parallel Programs, Addison-Wesley, 1995

W. Gropp, E. Lusk, A. Skjellum, Using MPI, MIT Press, 1999

W. Gropp, E. Lusk, R. Thakur, Using MPI-2, MIT Press, 199

http://www.openmp.org/

L. R. Scott, T. Clark, B. Bagheri, Scientific Parallel Computing, Princeton University Press, 2005

Método de ensino

Ensino eminentemente prático.

Recursos específicos utilizados

Cluster de computadores

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