Difference between revisions of "Algoritmos y Computación de Alto Rendimiento"
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#Sistemas, Plataformas y Ambientes de Desarrollo y Ejecución | #Sistemas, Plataformas y Ambientes de Desarrollo y Ejecución | ||
#*Aquitecturas computacionales para investigación (y desarrollo científico) | #*Aquitecturas computacionales para investigación (y desarrollo científico) | ||
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#**Repositorios (GitHub/GitLab) y Ambientes Colaborativos | #**Repositorios (GitHub/GitLab) y Ambientes Colaborativos | ||
#**Sistemas Operativos (Linux) | #**Sistemas Operativos (Linux) | ||
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#Cómputo Científico Paralelo | #Cómputo Científico Paralelo | ||
#*Concurrencia y Paralelismo | #*Concurrencia y Paralelismo | ||
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#*Paralelismo Cuántico : Una introducción | #*Paralelismo Cuántico : Una introducción | ||
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Revision as of 15:37, 16 November 2021
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Algoritmos y Computación de Alto Rendimiento - Código 29451
Carlos Jaime Barrios Hernandez, PhD. - (c b a r r i o s (@) u i s . e d u . c o )
Asistencia Técnica-Teórica:. Equipo SC3UIS
Contents
PRESENTACION DEL CURSO
El desarrollo de algoritmos computacionales para soportar tanto análisis de datos como simulaciones de fenómenos físicos (diseñados, reproducidos en laboratorio, observados o propuestos) es importante para garantizar precisamente la calidad, realismo, confianza y reproductibilidad del conocimiento generado. Dichos algoritmos, que surgen de modelos previamente concebidos se convertirán en códigos que componen programas de computación que serán ejecutados en máquinas computacionales. El rendimiento obtenido y las capacidades, dependen igualmente del algoritmo pero no hay que olvidar que de las características arquitecturales de la máquina computacional utilizada.
Precisamente, este curso (teórico-práctico) busca fundamentar el desarrollo de algortimos y su implementación en lenguajes de programación que permitan el desarrollo de códigos para atacar un problema físico, ejecutar ese código y obtener el máximo desempeño y confianza. Teniendo en cuenta la diversidad de arquitecturas computacionales que permiten seleccionar que tipo de plataforma se necesita para atacar un problema, igualmente es necesario conocer diferentes aspectos arquitecturales tecnológicos y espacios de desarrollo que permiten la colaboración y la reproductibilidad.
Contenido ( No en un orden estricto, Después de Encuesta con los Estudiantes)
- Introducción a la Computación Científica
- Fundamentos para el Análisis y Diseño de Algoritmos
- Principios Básicos de Representación
- Análisis de Complejidad
- Programación de Algoritmos Científicos cn C/C++ : Una Introducción
- Principios Básicos
- Buenas Prácticas de Desarrollo
- Compilación Ejecución Eficiente y Optimización
- Debugging, Profiling and Tracing.
- Sistemas, Plataformas y Ambientes de Desarrollo y Ejecución
- Aquitecturas computacionales para investigación (y desarrollo científico)
- Infrastructuras
- Repositorios (GitHub/GitLab) y Ambientes Colaborativos
- Sistemas Operativos (Linux)
- Interacción y Plataformas de Gran Escala
- Aquitecturas computacionales para investigación (y desarrollo científico)
- Cómputo Científico Paralelo
- Concurrencia y Paralelismo
- Paradigmas de Programación Paralela
- Memoria Compartida con OpenMP
- Memoria Distribuida con MPI
- Memoria Hibrida con OpenACC (Y un poco de CUDA)
- Otras Posibilidades
- Paralelismo Cuántico : Una introducción
- Librerias, Solucionadores y Más
Evaluación
Evaluaciones programadas para el 2do Semestre de 2021
La evaluación planteada, busca promover el trabajo colaborativo, por equipos que se conforman de acuerdo a la afinidad e interés en una temática específica de la física. Y en ese trabajo se tendrán en cuenta los siguientes aspectos
- 20% Diseño y Análisis de Algoritmo a Realizar (Diciembre 7 2021)
- 20%: Implementación y Solución
- 20%: Análisis y Evaluación de Rendimiento
- 20%: Presentación de la propuesta como un póster digital (Marzo 8 2022)*
- 20%: Trabajos Prácticos en Clase
Bonus: Participación en seminarios y eventos libres propuestos por el profesor en el transcurso del curso
*Los puntos 2 y 3 deben estar contenidos en la presentación del poster digital y en un repositorio github/gitlab (código de la solución y visualizaciones posibles)