Competencias y objetivos
Contexto de la asignatura para el curso 2024-25
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.
Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales) para el curso 2024-25
Competencias Transversales
- 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
Competencias Generales
- CG5 : Adquirir los conocimientos informáticos necesarios para ser capaz de adaptarse a la resolución de problemas científicos en cualquier área de ciencias experimentales
Competencias Específicas
- 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
Competencias Básicas
- 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
Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)
· 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).
Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2024-25
• Conocer los elementos principales y las arquitecturas de sistemas multicomputador y multiprocesador.
• Conocer sistemas y arquitecturas avanzadas distribuidas.
• Conocer y saber utilizar arquitecturas basadas en procesadores de procesamiento específico.
Datos generales
Código:
49234
Profesor/a responsable:
MORA MORA, HIGINIO
Crdts. ECTS:
3,00
Créditos teóricos:
0,50
Créditos prácticos:
0,70
Carga no presencial:
1,80
Departamentos con docencia
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Dep.:
TECNOLOGÍA INFORMÁTICA Y COMPUTACIÓN
Área: ARQUITECTURA Y TECNOLOGIA DE COMPUTADORES
Créditos teóricos: 0,5
Créditos prácticos: 0,7
Este dep. es responsable de la asignatura.
Este dep. es responsable del acta.
Estudios en los que se imparte
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MÁSTER UNIVERSITARIO EN CÁLCULO Y MODELIZACIÓN CIENTÍFICA
Tipo de asignatura: OBLIGATORIA (Curso: 1)