Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: technologia żywności i żywienia

Sylabus przedmiotu Wybrane zagadnienia wytwarzania oprogramowania równoległego i rozproszonego:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Szkoła Doktorska
Forma studiów studia stacjonarne Poziom
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów charakterystyki PRK
Profil
Moduł
Przedmiot Wybrane zagadnienia wytwarzania oprogramowania równoległego i rozproszonego
Specjalność informatyka techniczna i telekomunikacja
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Oprogramowania
Nauczyciel odpowiedzialny Włodzimierz Bielecki <Wlodzimierz.Bielecki@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW4 15 2,00,50zaliczenie
projektyP4 10 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomośc języka C.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Celem przedmiotu jest zapoznanie doktorantów z technikami wytwarzania oprogramowania równoległego za pomocą OpenMP oraz automatycznego wytwarzania oprogramowania za pomocą kompilatorów optymalizujących.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Zastosowanie OpenMP do wytwarzania aplikacji równoległych.6
T-P-2Automatyczne wytwarzanie oprogramowania.4
10
wykłady
T-W-1Komputery równoległe. Programowanie równoległe.2
T-W-2Wydajność oprogramowania równoległego.2
T-W-3Zastosowanie OpenMP do wytwarzania oprogramowania rónoległego. Model obliczeń. Region równoległy. Biblioteka funkcji. Zmienne środowidkowe.2
T-W-4Zastosowanie OpenMP do wytwarzania aplikacji drobnoziarnistych.2
T-W-5Zastosowanie OpenMP do wytwarzania aplikacji gruboziarnistych.2
T-W-6Automatyczne wytwarzanie oprogramowania. Kompilatory optymalizujące. Narzedzia do tworzenia kompilatorów optymalizujących.2
T-W-7Automatyczne wytwrzanie drobnoziarnistych i gruboziarnistych aplikacji równoległych.3
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1uczestnictwo w zajęciach10
A-P-2przygotowanie sprawozdań15
A-P-3konsultacje5
30
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2przygotowanie do egzaminu30
A-W-3konsultacje13
A-W-4uczestnictwo w egzaminie2
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Ćwiczenia laboratoryjne.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Okresowa ocena wyników realizacji zadań projektu
S-2Ocena podsumowująca: Egzamin ustny.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
SD_3-_SzDE02ITT_W01
W wyniku przeprowadzonych zajeć doktorant powinien być w stanie: dobiereać techniki do wytwarzania aplikacji równoległych za pomocą OpenMP oraz korzystać z technik kompilatorów optymalizujących.
SD_3_W01C-1T-W-4, T-W-7, T-P-1, T-W-5, T-W-3, T-P-2, T-W-2, T-W-1, T-W-6M-1S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
SD_3-_SzDE02ITT_U01
W wyniku przeprowadzonych zajęć doktorant powinien umieć wytwarzać oprogramowanie równoległe.
SD_3_U06C-1T-W-3, T-W-4, T-W-1, T-W-6, T-W-7, T-P-2, T-W-5, T-P-1, T-W-2M-2S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
SD_3-_SzDE02ITT_K01
W wyniku przeprowadzonych zajęć doktorant nabędzie następujące postawy: zdolność do samodzielnego ksztalcenia w zakresie programowania rónoległego, zdolność stosowania wiedzy z programowania równoległego do realizacji badań naukowych.
SD_3_K01C-1T-W-2, T-W-1, T-W-3, T-W-4, T-P-2, T-W-7, T-P-1, T-W-5, T-W-6M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
SD_3-_SzDE02ITT_W01
W wyniku przeprowadzonych zajeć doktorant powinien być w stanie: dobiereać techniki do wytwarzania aplikacji równoległych za pomocą OpenMP oraz korzystać z technik kompilatorów optymalizujących.
2,0
3,0Doktorant posiada podstawową wiedzę z programowania równoległego za pomocą OpenMP oraz kompilatorów optymalizujących.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
SD_3-_SzDE02ITT_U01
W wyniku przeprowadzonych zajęć doktorant powinien umieć wytwarzać oprogramowanie równoległe.
2,0
3,0Doktorant potrafi poprawnie napisać aplikacje za pomocą OpenMP oraz za pomocą technik kompilatorów optymalizujących.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
SD_3-_SzDE02ITT_K01
W wyniku przeprowadzonych zajęć doktorant nabędzie następujące postawy: zdolność do samodzielnego ksztalcenia w zakresie programowania rónoległego, zdolność stosowania wiedzy z programowania równoległego do realizacji badań naukowych.
2,0
3,0Doktorant wie jakie są możliwości obecnych i przyszłych wersji OpenMP oraz kompilatorów optymalizujących.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Chapman, B., Jost, G., & Van Der Pas, R., Chapman, B., Jost,Using OpenMP: portable shared memory parallel programming, MIT press., 2008
  2. Van der Pas, R., Stotzer, E., Terboven, C, Using OpenMP―The Next Step: Affinity, Accelerators, Tasking, Using OpenMP―The Next Step: Affinity, Accelerators, Tasking, MIT press, 2017
  3. W. Bielecki, M. Pałkowski, Ekstrakcja drobno- i gruboziarnistej równoległości w pętlach programowych, ZUT, 2011

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Zastosowanie OpenMP do wytwarzania aplikacji równoległych.6
T-P-2Automatyczne wytwarzanie oprogramowania.4
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Komputery równoległe. Programowanie równoległe.2
T-W-2Wydajność oprogramowania równoległego.2
T-W-3Zastosowanie OpenMP do wytwarzania oprogramowania rónoległego. Model obliczeń. Region równoległy. Biblioteka funkcji. Zmienne środowidkowe.2
T-W-4Zastosowanie OpenMP do wytwarzania aplikacji drobnoziarnistych.2
T-W-5Zastosowanie OpenMP do wytwarzania aplikacji gruboziarnistych.2
T-W-6Automatyczne wytwarzanie oprogramowania. Kompilatory optymalizujące. Narzedzia do tworzenia kompilatorów optymalizujących.2
T-W-7Automatyczne wytwrzanie drobnoziarnistych i gruboziarnistych aplikacji równoległych.3
15

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1uczestnictwo w zajęciach10
A-P-2przygotowanie sprawozdań15
A-P-3konsultacje5
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2przygotowanie do egzaminu30
A-W-3konsultacje13
A-W-4uczestnictwo w egzaminie2
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDE02ITT_W01W wyniku przeprowadzonych zajeć doktorant powinien być w stanie: dobiereać techniki do wytwarzania aplikacji równoległych za pomocą OpenMP oraz korzystać z technik kompilatorów optymalizujących.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_W01Posiada poszerzoną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną, związaną z reprezentowaną dziedziną i dyscypliną naukową oraz wiedzę szczegółową na bardziej zaawansowanym poziomie w zakresie prowadzonych badań naukowych.
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest zapoznanie doktorantów z technikami wytwarzania oprogramowania równoległego za pomocą OpenMP oraz automatycznego wytwarzania oprogramowania za pomocą kompilatorów optymalizujących.
Treści programoweT-W-4Zastosowanie OpenMP do wytwarzania aplikacji drobnoziarnistych.
T-W-7Automatyczne wytwrzanie drobnoziarnistych i gruboziarnistych aplikacji równoległych.
T-P-1Zastosowanie OpenMP do wytwarzania aplikacji równoległych.
T-W-5Zastosowanie OpenMP do wytwarzania aplikacji gruboziarnistych.
T-W-3Zastosowanie OpenMP do wytwarzania oprogramowania rónoległego. Model obliczeń. Region równoległy. Biblioteka funkcji. Zmienne środowidkowe.
T-P-2Automatyczne wytwarzanie oprogramowania.
T-W-2Wydajność oprogramowania równoległego.
T-W-1Komputery równoległe. Programowanie równoległe.
T-W-6Automatyczne wytwarzanie oprogramowania. Kompilatory optymalizujące. Narzedzia do tworzenia kompilatorów optymalizujących.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Egzamin ustny.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant posiada podstawową wiedzę z programowania równoległego za pomocą OpenMP oraz kompilatorów optymalizujących.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDE02ITT_U01W wyniku przeprowadzonych zajęć doktorant powinien umieć wytwarzać oprogramowanie równoległe.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_U06Potrafi pogłębiać kompetencje zawodowe i osobiste, szczególnie w zakresie pozyskiwania oraz analizowania najnowszych osiągnięć związanych z reprezentowaną dziedziną i dyscypliną naukową.
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest zapoznanie doktorantów z technikami wytwarzania oprogramowania równoległego za pomocą OpenMP oraz automatycznego wytwarzania oprogramowania za pomocą kompilatorów optymalizujących.
Treści programoweT-W-3Zastosowanie OpenMP do wytwarzania oprogramowania rónoległego. Model obliczeń. Region równoległy. Biblioteka funkcji. Zmienne środowidkowe.
T-W-4Zastosowanie OpenMP do wytwarzania aplikacji drobnoziarnistych.
T-W-1Komputery równoległe. Programowanie równoległe.
T-W-6Automatyczne wytwarzanie oprogramowania. Kompilatory optymalizujące. Narzedzia do tworzenia kompilatorów optymalizujących.
T-W-7Automatyczne wytwrzanie drobnoziarnistych i gruboziarnistych aplikacji równoległych.
T-P-2Automatyczne wytwarzanie oprogramowania.
T-W-5Zastosowanie OpenMP do wytwarzania aplikacji gruboziarnistych.
T-P-1Zastosowanie OpenMP do wytwarzania aplikacji równoległych.
T-W-2Wydajność oprogramowania równoległego.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Okresowa ocena wyników realizacji zadań projektu
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant potrafi poprawnie napisać aplikacje za pomocą OpenMP oraz za pomocą technik kompilatorów optymalizujących.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDE02ITT_K01W wyniku przeprowadzonych zajęć doktorant nabędzie następujące postawy: zdolność do samodzielnego ksztalcenia w zakresie programowania rónoległego, zdolność stosowania wiedzy z programowania równoległego do realizacji badań naukowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_K01Rozumie konieczność i jest gotów do krytycznej analizy uzyskanego dorobku naukowego w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest zapoznanie doktorantów z technikami wytwarzania oprogramowania równoległego za pomocą OpenMP oraz automatycznego wytwarzania oprogramowania za pomocą kompilatorów optymalizujących.
Treści programoweT-W-2Wydajność oprogramowania równoległego.
T-W-1Komputery równoległe. Programowanie równoległe.
T-W-3Zastosowanie OpenMP do wytwarzania oprogramowania rónoległego. Model obliczeń. Region równoległy. Biblioteka funkcji. Zmienne środowidkowe.
T-W-4Zastosowanie OpenMP do wytwarzania aplikacji drobnoziarnistych.
T-P-2Automatyczne wytwarzanie oprogramowania.
T-W-7Automatyczne wytwrzanie drobnoziarnistych i gruboziarnistych aplikacji równoległych.
T-P-1Zastosowanie OpenMP do wytwarzania aplikacji równoległych.
T-W-5Zastosowanie OpenMP do wytwarzania aplikacji gruboziarnistych.
T-W-6Automatyczne wytwarzanie oprogramowania. Kompilatory optymalizujące. Narzedzia do tworzenia kompilatorów optymalizujących.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Okresowa ocena wyników realizacji zadań projektu
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant wie jakie są możliwości obecnych i przyszłych wersji OpenMP oraz kompilatorów optymalizujących.
3,5
4,0
4,5
5,0