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https://github.com/andreainfufsm/elc139-2022a

ELC139 - Programação Paralela - UFSM - 2022a
https://github.com/andreainfufsm/elc139-2022a

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ELC139 - Programação Paralela - UFSM - 2022a

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README

          

# Programação Paralela - ELC139-2022a
Primeiro semestre de 2022
Professora: Andrea Schwertner Charão (andrea@inf.ufsm.br)
Horários: terças e quintas, das 10:30 às 12:30
Salas: 363 e 338
Plataformas: Discord e GitHub

## Sobre a disciplina
- [Ementário](https://www.ufsm.br/ementario/disciplinas/ELC139): informações sobre objetivos, programa e bibliografia.
- DCG recomendável a partir do 5o semestre. Supõe-se conhecimento de conteúdos estudados em LabI, LabII, Arquitetura de Computadores e Paradigmas de Programação e/ou Sistemas Operacionais (threads/concorrência). Também supõe-se conhecimento de linha de comando em Linux e familiaridade com instalação e consulta de documentação técnica sobre linguagens e ferramentas de programação.
- A disciplina será desenvolvida presencialmente. Entre as aulas, usaremos Discord para comunicação síncrona/assíncrona por chat/áudio.
- Usaremos metodologias ativas de aprendizado. A cada novo conteúdo, haverá uma introdução expositiva, seguida de um trabalho envolvendo programação, realização de experimentos, apresentação e discussão de resultados.
- Para cada conteúdo, será disponibilizado material em formatos variados (slides, vídeos, programas, textos, etc.).
- Todo o material da disciplina estará no GitHub e as entregas de trabalhos também serão no GitHub.

## Trabalhos
1. [TOP500 & me: comparativo de arquiteturas paralelas](https://classroom.github.com/a/f4d420J6) (entrega até segunda, 25/04, 23h)
2. [Experiências com profilers](https://classroom.github.com/a/vhy7BDPE) (entrega até quarta, 04/05, 23h)
3. [Profiling de algoritmos de machine learning do Weka / wekaPython](trabalhos/t3)
4. [Geração de Fractais de Mandelbrot com MPI](trabalhos/t4)

## Aulas

O cronograma de aulas abaixo serve como referência, mas estará em constante atualização conforme o andamento das atividades.

AulaDataDiaAssunto/Atividade

1
12/04/2022
Ter


  • Apresentação do plano de ensino e dos objetivos, da motivação e da ementa da disciplina (slides).

2
14/04/2022
Qui


  • Visão geral de modelos de computadores paralelos (slides).

3
19/04/2022
Ter


  • Realização do T1 - Comparativo de arquiteturas de computadores paralelos.

4
21/04/2022
Qui


  • Feriado.

5
26/04/2022
Ter


  • Apresentação e discussão do T1 - Comparativo de arquiteturas de computadores paralelos.

6
28/04/2022
Qui


  • Análise de desempenho com profilers
    (slides)

7
03/05/2022
Ter


  • Análise de desempenho com profilers.

  • Realização do T2.

8
05/05/2022
Qui


  • Finalização do T2 - Experiências com profilers.

9
10/05/2022
Ter


  • Apresentação e discussão do T2 - Experiências com profilers.

10
12/05/2022
Qui


  • Profiling de algoritmos de machine learning do Weka - preparação do ambiente experimental.

11
17/05/2022
Ter


  • Feriado.

12
19/05/2022
Qui


  • Profiling de algoritmos de machine learning do Weka - execuções de teste.

13
24/05/2022
Ter


  • Profiling de algoritmos de machine learning do Weka - execução dos experimentos.

14
26/05/2022
Qui


  • Dinâmica desplugada sobre projeto de programas paralelos. Metodologia PCAM de programação paralela (slides).

15
31/05/2022
Ter


  • Programação paralela com MPI em arquitetura com memória distribuída (slides). Usando MPI no Google Colab

16
02/06/2022
Qui

17
07/06/2022
Ter


  • Programação paralela com MPI em arquitetura com memória distribuída.

  • Estudo de caso: T4.

18
09/06/2022
Qui


  • Programação paralela com MPI em arquitetura com memória distribuída.

  • Estudo de caso: T4.

19
14/06/2022
Ter


  • Programação paralela com MPI em arquitetura com memória distribuída.

  • Estudo de caso.

20
16/06/2022
Qui


  • Feriado.

21
21/06/2022
Ter


  • Programação paralela com OpenMP em memória compartilhada (slides).

22
23/06/2022
Qui


  • Programação paralela com OpenMP em memória compartilhada.

  • Estudo de caso.

23
28/06/2022
Ter


  • Programação paralela com OpenMP em memória compartilhada.

  • Estudo de caso.

24
30/06/2022
Qui


  • Programação paralela com OpenMP em memória compartilhada.

  • Estudo de caso.

25
05/07/2022
Ter


  • Programação paralela em GPU com CUDA (slides). Usando GPU no Google Colab.

  • Estudo de caso.

26
12/07/2022
Ter


  • Programação paralela em GPU com CUDA. Experiências no Google Colab (1) (2).

27
14/07/2022
Qui


  • Programação paralela em GPU com CUDA.

  • Estudo de caso.

28
19/07/2022
Ter


  • Programação paralela em GPU com CUDA.

  • Estudo de caso.

29
21/07/2022
Qui


  • Programação paralela em GPU com CUDA.

  • Estudo de caso.

30
26/07/2022
Ter


  • Programação paralela em GPU com CUDA.

  • Estudo de caso.

31
28/07/2022
Qui


  • Programação paralela em GPU com CUDA.

  • Estudo de caso.

32
02/08/2022
Ter


  • Programação paralela em GPU com CUDA.

  • Estudo de caso.

## Avaliação

- A avaliação será baseada nos trabalhos entregues no GitHub e apresentados/discutidos nas aulas.
- Cada trabalho terá um conjunto de requisitos e a nota levará em conta o atendimento (total/parcial) desses requisitos.
- A participação na aula de apresentação/discussão do trabalho faz parte da avaliação. Em caso de ausência, a nota será reduzida. Em caso de ausência na apresentação do trabalho seguinte, a nota deste trabalho será zerada.