Competencies and objectives
Course context for academic year 2023-24
Esta asignatura proporciona los conocimientos y habilidades sobre arquitecturas y computación de altas prestaciones para implementar las investigaciones y llevar a cabo los cálculos de modelización científica necesarios. Se tratan las arquitecturas modernas que tienen en cuenta los recursos de computación masivamente paralelos, las nuevas tendencias de procesamiento avanzado y la computación en la nube. Estos conocimientos facilitarán el desarrollo de algoritmos eficientes en base a las características arquitectónicas de los sistemas utilizados.
Course content (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees)
Transversal Competences
- CT1 : Desarrollar habilidades para el trabajo en equipo, ya sea en equipos con personal de la misma disciplina o equipos multidisciplinares (incluyendo profesionales de formación técnica, social o científica)
- CT2 : Adoptar el método científico en el planteamiento y realización de trabajos diversos tanto a nivel académico como profesional, y de adoptar procedimientos basados en criterios de calidad y sostenibilidad en la actividad profesional
- CT3 : Desarrollar habilidades, estrategias y técnicas para la interacción, el trabajo colaborativo y la transferencia del conocimiento y conclusiones obtenidas, tanto a profesionales de sectores afines como a público no especializado
General Competences
- CG5 : Adquirir los conocimientos informáticos necesarios para ser capaz de adaptarse a la resolución de problemas científicos en cualquier área de ciencias experimentales
Specific Competences
- CE3 : Adquirir la capacidad de analizar y gestionar datos que permitan dar información útil para la toma de decisiones
- CE7 : Utilizar las aproximaciones macroscópica y microscópica en el modelado de sistemas naturales
- CE8 : Conocer, seleccionar y aplicar sistemas computacionales para acelerar la ejecución de métodos y algoritmos
- CE9 : Identificar las diversas plataformas de computación de altas prestaciones y desarrollar sobre ellas aplicaciones avanzadas
Basic Competences
- CB10 : Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo
- CB6 : Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
- CB7 : Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a
- CB8 : Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir deuna información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
- CB9 : Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
Learning outcomes (Training objectives)
· Conocer los elementos principales y las arquitecturas de sistemas multicomputador y multiprocesador.
· Conocer sistemas basados en clusters y arquitecturas Warehouse Scale Computers (WSC).
· Conocer y saber utilizar arquitecturas basadas en procesadores de procesamiento específico (GPUs, ASIC y FPGAs).
Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2023-24
No data
General
Code:
49234
Lecturer responsible:
MORA MORA, HIGINIO
Credits ECTS:
3,00
Theoretical credits:
0,50
Practical credits:
0,70
Distance-base hours:
1,80
Departments involved
-
Dept:
INFORMATION TECHNOLOGY AND COMPUTING
Area: COMPUTER ARCHITECTURE
Theoretical credits: 0,5
Practical credits: 0,7
This Dept. is responsible for the course.
This Dept. is responsible for the final mark record.
Study programmes where this course is taught
-
UNIVERSITY MSTER'S DEGREE IN CALCULATION AND SCIENTIFIC MODELING
Course type: COMPULSORY (Year: 1)