Programmazione Parallela

Informazioni generali sull'insegnamento

Nome dell'insegnamento:	Programmazione Parallela
Docente:	Marko Bertogna
Corso di Studio:	Laurea Magistrale in Informatica
Periodo Didattico:	Primo Ciclo Semestrale
SSD:	INF/01
CFU:	6

Obiettivi dell'insegnamento

Il corso di Programmazione Parallela mira a introdurre le principali tecniche di programmazione parallela avanzata in ambiente MPI, OpenMP e CUDA/OpenCL - presentare algoritmi paralleli per problemi di base del calcolo scientifico - progettare software parallelo per alcuni problemi di calcolo scientifico provenienti da applicazioni reali di grandi dimensioni

Programma dell'insegnamento

• Architetture parallele e progettazione di codice parallelo
• Cache e protocolli di coerenza
• Sistemi a memoria distribuita o condivisa
• Architetture omogenee vs. eterogenee
• Protocolli di sincronizzazione
• Modelli di parallelismo
• Programmazione concorrente
  
• Design patterns paralleli
• Analisi e profiling del software
• Linguaggi di programmazione parallela
  
• Programmazione su sistemi distribuiti in MPI
• Programmazione su sistemi a memoria condivisa in OpenMP
  
• Programmazione su GPUs e sistemi eterogenei: CUDA/OpenCL
  

Orario

Orario delle lezioni

• mercoledì (11:00 - 13:00) - Laboratorio Zironi (Via Campi - Matematica)
• giovedì (11:00 - 13:00) - Laboratorio Zironi (Via Campi - Matematica)

Orario di ricevimento

• Mercoledì (14:00 - 16:00) o prima/dopo ogni lezione.
  
• Disponibile anche in altri giorni previo appuntamento via email.

Avvisi (in ordine cronologico inverso)

• I corsi inizieranno Mercoledi 28 Settembre 2016.

Materiale didattico

Testi di riferimento

• A. Grama, G. Karypis, V. Kumar, A. Gupta: An introduction to Parallel Computing, Addison-Wesley, 2003
  
• M. Quinn: Parallel Programming in C with MPI and OpenMP, McGraw-Hill, 2004
  
• D.B. Kirk, W.W. Hwu: Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach Morgan-Kaufmann, 2012
  
• T.G. Mattson, B.A. Sanders, B.L. Massingill, Patterns for Parallel Programming, Addison-Wesley, 2005
  

Lucidi delle lezioni

• Introduzione all'insegnamento
• Parallel Architectures
• Processes and Threads
• Concurrency
• Design Patterns for Parallel Programming
• Synchronizazion for Parallel Systems
  
• MPI: concetti di base
  
• MPI: advanced users
  
• Field-Programmable Gate Arrays
  
• GPU intro
  
• GPU: CUDA intro
  
• GPU: parallelism model
  
• GPU: memory and data locality
  
• GPU: thread execution efficiency
  
• GPU: memory access performance
  

Esercitazioni e Codice

• Pthreads: slides - exercises
• Sincronizzazione: Esercizi risolti
• Code profiling and analysis: slides - exercises
  
• MPI: exercises
  
• OpenMP: exercises
  
• PI Montecarlo: slides - exercises
  
• CUDA: exercises
  
• Esempi di prova d'esame: Teoria - Pratica
  

Esami

• Sessione invernale, I appello: Venerdi 19 Gennaio 2018, ore 10:00, Dipartimento di Matematica.
• Sessione invernale, II appello: Venerdi 9 Febbraio 2018, ore 10:00, Dipartimento di Matematica.
• Sessione invernale, III appello: Venerdi 23 Febbraio 2018, ore 10:00, Dipartimento di Matematica.
• Sessione autunnale, I appello: Venerdi 19 Giugno 2018, ore 10:00, Dipartimento di Matematica.
• Sessione autunnale, II appello: Venerdi 17 Luglio 2018, ore 10:00, Dipartimento di Matematica.
• Sessione estiva, unico appello: Venerdi 18 Settembre 2018, ore 10:00, Dipartimento di Matematica.

Prove d'esame

• L'iscrizione all'esame scritto/orale va eseguita mandando una mail al docente. L'iscrizione all'esame orale puo' avvenire solo al superamento dello scritto.
  

Modalità d'esame

L'esame consiste nello svolgimento di:
• Una prova scritta composta da due esercizi, uno per ogni modulo ("Architetture parallele e progettazione di codice parallelo" e "Linguaggi di programmazione parallela").
• Un esame orale.
  

Registrazione voti

La registrazione del voto avviene contestualmente al superamento dell'esame orale.

---