Poslijediplomski doktorski studij

Nazad   Raspored   Engleski

Paralelne i višejezgrene arhitekture TMR102

ECTS 10 | P 20 | A 0 | L 0 | K 0 | ISVU 0 | Akademska godina: 2018./2019.

Nastavnici na predmetu

HOCENSKI ŽELJKO, nositelj

Ciljevi predmeta

Osposobiti studente za istraživanja iz područja arhitekture i komunikacija unutar višeprocesorskih sustava. Upoznavanje paralelnih načina rješavanja problema i paralelnih algoritama. Stjecanje vještina u izradi programa za paralelnu obradu i rad s operacijskim sustavima za upravljanje višeprocesorskim i paralelnim arhitekturama. Osposobiti studente korištenju tehnologija CUDA i GPGPU.

Uvjeti za upis predmeta

Završen diplomski studij računarstva

Sadržaj

Osnovni oblici građe višeprocesorskih sustava. Sabirnice s jednim ili više glavnih računala. Komuniciranje u računalnim sustavima i komunikacijski protokoli. Operacijski sustavi i višeprocesorsko izvođenje programa. Sinkronizacija pristupa zajedničkim sredstvima. Građa sustava MISD, SIMD i MIMD. Sistolička polja. Računala upravljana tokom podataka. Visokoparalelna računala. Umjetne neuronske mreže. Postupci učenja u umjetnim neuronskim mrežama. Model moždane kore. Model za obradu informacija u mozgu CMAC. Algoritam učenja za CMAC. Višeprocesorska računala za rad u stvarnom vremenu. NVIDIA CUDA platforma. ATI STREAM platforma. GPGPU programiranje. Toleriranje kvarova u višeprocesorskim sustavima. Neke primjene višeprocesorskih i paralelnih sustava.

Znanja i vještine koje se stječu uspješnim svladavanjem kolegija

Nakon položenog predmeta student će moći: 1. Vrednovati funkcionalnosti višeprocesorskih i paralelnih računalnih sustava 2. Kritički usporediti rad višeprocesorskih i paralelnih sustava 3. Kritički usporediti rad jednostavnih i složenih višeprocesorskih i višejezgrenih GPGPU paralelnih sustava 4. Projektirati i modelirati višeprocesorske i višej ezgrene GPGPU paralelne sustave 5. Primijeniti i ispitati višeprocesorske i višejezgrene GPGPU paralelne računalne sustave 6. Analizirati svojstva i predložiti unapređenja višeprocesorskih i višejezgreneih GPGPU paralelnih sustava

Oblici provođenja nastave

Predavanja, seminari i radionice, obrazovanje na daljinu, samostalni zadaci, mentorski rad

Obveze studenata

Pohađanje predavanja, proučavanje literature, izrada seminara, samostalno rješavanje zadataka i polaganje ispita.

Praćenje rada studenata

Pohađanje predavanja,usmeni ispit, seminarski rad, istraživanje

Način provjere znanja

Pohađanje nastave, znanstveni rad, seminarski rad,usmeni ispit

Osnovna literatura

1. 1 M.Dubois, M. Annavaram, P. Stenstrom Parallel Computer Organization and Design Cambridge, 2012.

2. 2 Yan Solihin Fundamentals of Parallel Multicore Architectures Chapman & Hall,2015.

3. 3 D.P. Agrawal Advanced Computer Architecture IEEE Computer Society Press Washington, 1986


Pretraži literaturu na:

Dopunska literatura

1. 1 Cook, Shane CUDA programming Morgan Kaufmann Publishers Inc., 2013.

2. 2 K. Hwang, D. Degroot Parallel Processing for Supercomputers and Artificial intelligence McGraw-Hill Pub. Company, New York, 1989.

3. 3 S. Ribarić Arhitektura računala Školska knjiga, Zagreb, 1990

4. 4 Munshi, Aaftab; Gaster, Benedict; Mattson, Timothy; Fung, James; Ginsburg, Dan; OpenCL Programming Guide 2012

Način polaganja ispita

Pohađanje nastave, znanstveni rad, seminarski rad,usmeni ispit

Način praćenja kvalitete i uspješnosti izvedbe kolegija

Povjerenstvo za stjecanje doktorata znanosti prati redovitost i kvalitetu održavanja nastave, konzultacija i ispita, a prema potrebi se radi studentska evaluacija putem ankete.

Pregled ishoda učenja, nastavnih metoda i procjena ishoda učenja

Ishodi učenja:

1. Vrednovati funkcionalnosti višeprocesorskih i paralelnih računalnih sustava

2. Kritički usporediti rad višeprocesorskih i paralelnih sustava

3. Kritički usporediti rad jednostavnih i složenih višeprocesorskih i višejezgrenih GPGPU paralelnih sustava

4. Projektirati i modelirati višeprocesorske i višejezgrene GPGPU paralelne sustave

5. Primijeniti i ispitati višeprocesorske i višejezgrene GPGPU paralelne računalne sustave

6. Analizirati svojstva i predložiti unapređenja višeprocesorskih i višejezgreneih GPGPU paralelnih sustava



Aktivnosti studenta:

Aktivnost studenta Broj radnih sati ECTS (Broj radnih sati/30) Ishod(i) učenja Nastavna
metoda
Metoda procjene Bodovi
Prisustvo na predavanjima3011,2PredavanjaPraćenje prisutnosti510
Znanstveno istraživački rad 12043,4Za odabranu programsku podršku istražiti modele te procijeniti pouzdanost isteProcjena primijenjenih istraživačkih kompetencija u pripremi znanstvenog rada2040
Pisanje seminarskog rada6021,4Samostalni rad uz konzultacijeProcjena razumijevanja.1020
Usmeni ispit9031,4Usmeni ispitProvjera ispravnosti odgovora1530