Computación paralela y distribuida

Clave: 10B6125
No. de horas: 72
Unidades de crédito:  8
Créditos SATCA:  No disponible
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2015-05-15

Objetivo general:

El alumno aprenderá los conceptos básicos de arquitectura decomputadoras paralelas, tendrá la capacidad de programar a nivel de hilos encomputadoras con arquitectura de múltiples núcleos y a nivel de procesos en unambiente de cómputo distribuido. Además aprenderá a programar procesadoresgráficos en el ambiente CUDA.


Temas:
  1.   Introducción al cómputo para
  2.   Programación en memoria compartida
  3.   Programación en memoria distribuida
  4.   Introducción a CUDA
  5.   Manejo de memoria
  6.   Programación con CUDA

Bibliografía:

1.-  GerassimosBarlas, Multicore and GPU programming: An integrated Approach, Elsevier 2015.

2.-  John Cheng, MaxGrossman and Ty McKercher, Professional CUDA C programming, John Wiley      & Sons, 2014.

3.-  Shane Cook, CUDAProgramming: A developer’s Guide to Parallel Computimg with GPUs, Elsevier,2013

4.-  Nicholas Wilt,The CUDA Handbook A comprehensive Guide to GPU Programming, Addison-Wesley,2013.

5.-  Nvidia Ed., CUDAC Programming Guide, versión 7.0, Nvidia, 2015.

6.-  Nvdia Ed., CUDA CBest Practices Guide, version 7.0, Nvidia, 2015.

7.-  Peter Pacheco. Anintroduction to Parallel Programming, Morgan Kaufmann, 2011.