Kursplan för Parallell och distribuerad programmering

Parallel and Distributed Programming

Det finns en senare version av kursplanen.

  • 5 högskolepoäng
  • Kurskod: 1TD070
  • Utbildningsnivå: Avancerad nivå
  • Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Tillämpad beräkningsvetenskap A1F, Datavetenskap A1F, Teknik A1F

    Förklaring av koder

    Koden visar kursens utbildningsnivå och fördjupning i förhållande till andra kurser inom huvudområdet och examensfordringarna för generella examina:

    Grundnivå

    • G1N: har endast gymnasiala förkunskapskrav
    • G1F: har mindre än 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • G1E: innehåller särskilt utformat examensarbete för högskoleexamen
    • G2F: har minst 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • G2E: har minst 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav, innehåller examensarbete för kandidatexamen
    • GXX: kursens fördjupning kan inte klassificeras

    Avancerad nivå

    • A1N: har endast kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • A1F: har kurs/er på avancerad nivå som förkunskapskrav
    • A1E: innehåller examensarbete för magisterexamen
    • A2E: innehåller examensarbete för masterexamen
    • AXX: kursens fördjupning kan inte klassificeras

  • Betygsskala: Underkänd (U), godkänd (3), icke utan beröm godkänd (4), med beröm godkänd (5)
  • Inrättad: 2016-03-10
  • Inrättad av: Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden
  • Gäller från: VT 2016
  • Behörighet:

    120 hp inom teknik/naturvetenskap. Högprestandaprogrammering (eller Lågnivå-parallellprogrammering, 5 hp, och Beräkningsvetenskap och analys, 10 hp, där den senare kan ingå i de 120 hp).

  • Ansvarig institution: Institutionen för informationsteknologi

Mål

Efter godkänd kurs ska studenten kunna

  • utveckla program med distribuerad parallellism, inklusive parallell felsökning;
  • konstruera parallella algoritmer, det vill säga identifiera parallellism i en given algoritm samt implementera denna parallellism;
  • analysera egenskaper, exempelvis effektivitet, uppsnabbning, hos parallella algoritmer;
  • analysera prestanda hos parallella algoritmer.

Innehåll

Klassificering av parallelldatorer: olika typer av minnesorganisation, processorer, nätverk och programkontroll. Olika former av parallellism. MPI-programmering (Message Passing Interface) och datapartitionering. Parallellisering av grundläggande algoritmer i numerisk linjär algebra och beräkningsvetenskap: matris-vektor-multiplikation, matris-matris-multiplikation, FFT (snabba Fouriertransformen), N-kroppssimulering, grafalgoritmer.

Undervisning

Föreläsningar, laborationer, inlämningsuppgifter och projektuppgifter.

Examination

Inlämnings- och projektuppgifter som redovisas skriftligt och muntligt.

Övriga föreskrifter

Kursen kan ej räknas i examen tillsammans med 1TD480 Programmering av parallelldatorer.

Versioner av kursplanen

Litteratur

Uppgift om kurslitteratur saknas. Ta kontakt med ansvarig institution för mer information.

Skriv ut