4.40.2.4 Programación para el Procesamiento Masivamente Paralelo (20 horas) [Habilidades 1,6]

Referencias Bibliográficas: [Schmidt, 1995a,Kirk and mei W. Hwu, 2013] Temas
  1. GPU, coprocesamiento.
  2. SIMD, procesamiento de vectores.
  3. Gestión dinámica de memoria, aproximaciones y técnicas: malloc/free, garbage collection (mark-sweep. copia, referencia), regiones (también conocidas como arenas o zonas)
  4. Programación y contención.
  5. Consumo de energía y gestión.
Objetivos de Aprendizaje
  1. Explicar las caracteristicas de cada clasificación en la taxonomía de Flynn [Usar]
  2. Describir las ventajas y limitaciones de GPUs vs CPUs [Usar]
  3. Comparar los beneficios de diferentes esquemas de administración de memoria, usando conceptos tales como, fragmentación, localidad, y sobrecarga de memoria [Usar]
  4. Describir como la distribuición/disposición de datos puede afectar a los costos de comunicación de un algoritmo [Familiarizarse]
  5. Explicar el impacto en el desempeño de la localidad de datos [Familiarizarse]
  6. Explicar el impacto y los puntos de equilibrio relacionados al uso de energía en el desempeño paralelo [Familiarizarse]



Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM