Arquitecturas
Paralelas de Computadoras, 18-Primavera
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Curso
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Objetivos
- Analizar las técnicas de paralelismo para mejorar el
desempeño de las aplicaciones.
- Explicar el papel de los compiladores en el cómputo de
alto rendimiento.
- Implementar aplicaciones paralelas en sistemas de
memoria compartida y memoria distribuida.
- Implementar circuitos digitales con HDL
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Contenido
Sintético
1.
Cómputo de alto rendimiento.
2. Pipeline.
3. Riesgos y soluciones para sistemas con pipeline.
4. Jerarquía de memoria y modos de acceso múltiple a la
memoria.
5. Arquitecturas superescalares y VLWI.
6. Compiladores para arquitecturas paralelas.
7. Arquitecturas multi-núcleo y arquitecturas
multi-procesador.
8. Programación paralela con hilos y OpenMP.
9. Arquitecturas multi-computadoras (clusters).
10. Programación paralela con MPI.
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Bibliografía
- HENNESSY
J., PATTERSON
D., "Computer
Architecture:
A
Quantitative Approach", 4th Edition, Morgan
Kaufman, 2007.
- TANENBAUM,
Andrew S., "Structured
Computer Organization", 5th Edition, Pearson
Education, 2006.
- PATTERSON
D., HENNESSY
J., "Computer
Organization
and
Design: the Hardware/Software Interface, 3rd Edition",
3rd
Edition, Morgan Kaufman, 2007.
- STALLINGS,
William, "Organización
y
Arquitectura
de Computadores", 7ma. Edición, Ed. Prentice
Hall, 2006.
- MURDOCCA, Miles J., "Computer
Architecture and Organization: An Integrated Approach",
Ed. Prentice Hall International, 2007.
- Harris David, Harris
Sarah, "Digital
Design and Computer Architecture", Morgan Kaufman,
2007.
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Herramientas de
diseño
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Mensajes
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070518
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Inicio de curso
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Evaluación
- 1er parcial: 60%
examen, 40% circuitos en VHDL y programas, más puntos
extras
- 2do parcial: 60%
examen, 40% programas en C, más puntos extras
Calificaciones parciales
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Calendario
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Dia |
Notas
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Códigos
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1
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070518
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01.Introducción a
las arquitecturas paralelas de computadoras |
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1
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090518
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02.Fundamentos
de Arquitectura de computadoras |
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1
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110518
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03.Microejecución
de instrucciones aritméticas y de carga
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2
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140518
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04.Microejecución
de instrucciones de bifurcación
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ALUs en VHDLy Makefile |
2
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160518
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06.Factores de rendimiento y
hardinfo |
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2
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180518
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07.Tiempo trascurrido y tiempo de ejecución |
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3
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210518
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08.De CISC a RISC, arquitecturas load-store y
filosofía RISC |
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3
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230518
|
09.Unidad
de pre-búsqueda |
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3
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250518
|
10.Fundamentos
de pipeline |
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4
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280518
|
11.Diseño de pipeline |
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4
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300518 |
12.Riesgos de
diseño |
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4
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010618
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13.Predicción
de saltos |
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5
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040618
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14.Arquitecturas superscalares y VLIW |
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5
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060618
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15.Procesadores vectoriales |
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5
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080618
|
16.Multmat apuntadores estáticos |
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6
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110618
|
17.Multmat
apuntadores dinámicos, multmat multiarchivo |
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6
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130618
|
18.Multmat y banderas de optimización |
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6
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150618 |
Primer examen parcial |
Vectorización en
C/C++ y el compilador de Intel |
7
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180618
|
19.Clasificación y taxonomía de Flynn |
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7
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200618 |
20.Sistemas con
memoria compartida |
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7
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220618
|
21.Hilos
hc_secuencial.c hc_procesos.c
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8
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250618
|
22.Hilos con
OpenMP
hc_openMP.c
|
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8
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270618
|
23.Hilos con pthreads
hc_pthreads.c |
Parallel-Processing
on Linux
|
8
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290618
|
22.Multmat:
secuencial, vectorial, hilos OpenMP, hilos Pthreads
|
Consistencia y acceso a memoria compartida: UMA,
NUMA y COMA |
9
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020718
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23.Sistemas de memoria distribuida
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9
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040718
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24.Cluster Beowulf |
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9
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060718
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25.Programación
paralela con MPI |
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10
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090718 |
26.Ley de Amdhal,
Ley de Gustafson-Barsis y análisis de desempeño |
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10
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110718
|
27.GPUs
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10
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130718
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29.Introducción a CUDA
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11
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160718
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30.Programación
con CUDA |
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11
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180718
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31.Programación
con CUDA |
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11
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200718
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32.Proyecto
en GPUs
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