Ikasleak irakasgaia gainditutakoan honako emaitza hauek bere izango ditu:

1. Memoria partekatuan eta GPUetan oinarritutako sistema paraleloen arkitektura ulertzea.

2. Adimen artifizial alorreko programa paralelo errazak diseinatzea, sinkronizazio eta lan-karga arazoei aurre eginez.

3. Programatu paraleloan hari (thread) mailan OpenMP erabilita.

4. Plaka grafikoak (GPUak) erabili CUDAz idatzitako programa paraleloak exekutatzeko.

5. Programazio paraleloan lortutako errendimendua aztertzea.

6. Ikasketa automatikoan (Machine learning) eta ikasketa sakonean (deep learning) oinarritutako programazio paraleloko eredu nagusiak ezagutzea, AAko berariazko aplikazioetarako.

0. C Lengoaia



1. Errendimendu handiko sistemak

1.1. Sarrera

1.2. Konputazio sistemen sailkapena. Oinarrizko arkitekturak

1.3. Kalkulu-abiadura. Errendimendua

1.4. Ariketak



2. Memoria partekatuko sistema paraleloak

2.1. Ezaugarri nagusiak. Sinkronizazioa eta karga banaketa

2.2. Programazioa multiprozesadoretan: OpenMP

2.3. Ariketak eta aplikazio paralelo baten garapena



3. GPU Arkitekturak

3.1. Ezaugarri nagusiak. Egitura eta memoria

3.2. GPUen programazioa: CUDA

3.3. Ariketak eta aplikazio paralelo baten garapena



4. Programazio paralelorako beste eredu batzuk

4.1. TensorFlow

4.2. Google TPU

4.3. Adimen artifizialerako programazio paraleloko beste erdu batzuk

Irakasgai honetan hainbat irakaskuntza-metodologia konbinatzen dira. Alde batetik, irakasgaiaren kontzeptuak azaltzeko azalpen eskolak emango dira, eta ikasleek parte hartuko dute horiei buruzko eztabaidetan. Ariketak eta problemak bakarka edo taldean garatuko dira, eta gelan egiten direnak modu parte-hartzailean ebatziko dira.



Bestalde, sistema paraleloen programazioarekin lotura duten edukiak laborategiko praktiken bidez eta ikasleek autonomiaz eta elkarlanean garatu beharko duten proiektu baten bidez landuko dira.

Azkenik, ikasleek talde-lanaz baliatuz, adimen artifizial alorreko programazio eredu berriei buruzko lan bat garatu beharko dute. Lan horretan, informazioa bilatu, aztertu eta ulertu beharko da, eta jendaurrean aurkeztu beharko duten txosten bat idatzi beharko dute.



Une oro lan autonomoa sustatuko da, eta baliabide informatikoak eta bibliografikoak erabilita, ikasleek ikasgaia ulertu eta antzeko beste arlo batzuekin lotzeko gai izango dira. Halaber, galderak egitea eta eztabaida irekia sustatuko dira, ikasleek ahozko komunikazioan, sintesirako gaitasunean eta talde-lanean trebatzeko.



Ikasleen ikaskuntza errazteko eta bermatzeko, gelako eta ordenagailuko praktiken jarraipena eginen da. Aldez aurretik ezarritako ebaluazio-irizpideen arabera feedback-a emango zaie, ikasleak beren ikasketa-prozesuaz jabetzeko.

Ohiko deialdirako bi modalitate aurreikusten dira:



a. Ebaluazio jarraitua.



Ebaluatzeko modu lehenetsia da eta ohiko deialdirako bakarrik balio du. Ikasleak aktiboki eta etengabe parte hartzea eskatzen du: klaseetara eta laborategietara joatea, ariketak eta lanak (taldekoak zein banakakoak) entregatzea, ebaluazio probak eta planteatutako gainerako jarduerak egitea. Jarduera horietako batean parte hartzen ez bada, ikaslea ebaluazio globalera pasatuko da.



Irakasgaia elementu hauen arabera ebaluatuko da:

- Banakako idatzizko proba(k): 5 puntu (% 50)

- Lanak eta ariketak: 2 puntu (% 20)

- Taldeko praktika: 3 puntu (% 30)



Ikasgaia gainditzeko, azkeneko nota 5ekoa izateaz gain, ebaluazioko proba guztietan gutxienez 4 puntu (10en gainean) atera behar dira.





b. Ebaluazio globala.



Irakasgaia elementu hauen arabera ebaluatuko da:

- Banakako idatzizko proba: 7 puntu (% 70)

- Banakako praktika: 3 puntu (% 30)



Ikasgaia gainditzeko, azkeneko nota 5ekoa izateaz gain, ebaluazioko proba guztietan gutxienez 4 puntu (10en gainean) atera behar dira.

eGelako materiala (apunteak, laborategietarako dokumentuak...)

Oinarrizko bibliografia

1. Hennessy J.L., Patterson D.A.: Computer Architecture: A Quantitative Approach. (6. ed.). Morgan Kaufmann, 2019.



2. Peter S. Pacheco .: An Introduction to Parallel Programming. Morgan Kaufmann, 2011.



3. Almeida F., Giménez D., Mantas J.M., Vidal A.M.: Introducción a la programación paralela. Paraninfo, 2008.



4. Barlas G.: Multicore and GPU programming. M. Kaufmann, 2015.



5. Alberto García García, Sergio Orts Escolano, José Celilia Canales, José García Rodriguez.: Programación de GPUs Usando Compute Unified Device Architecture (CUDA). Editorial Ra-Ma. 2020

Gehiago sakontzeko bibliografia

1. Chapman B., Jost G., van der Pas R.: Using OpenMP: portable shared memory parallel programming. The MIT Press, 2008.

2. Bertil Schmidt, Jorge González-Domínguez, Christian Hundt, Moritz Schlarb Parallel programming: concepts and practice. Ed. Morgan Kauffman. 2018.

3. David B. Kirk and Wen-mei W. Hwu.: Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach. 3rd Edition. 2017.