İSTİNYE ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu: | COE011 | ||||
| Ders İsmi: | Paralel Hesaplama | ||||
| Ders Yarıyılı: | Güz | ||||
| Ders Kredileri: |
|
||||
| Öğretim Dili: | İngilizce | ||||
| Ders Koşulu: | |||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||
| Dersin Türü: | Bölüm/Program Seçmeli | ||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||
| Dersin Koordinatörü: | Doç. Dr. AMIR SEYYEDABBASI | ||||
| Dersi Veren(ler): | Dr. Öğr. Üyesi Amir Seyyedabbasi | ||||
| Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amaç ve İçeriği
| Dersin Amacı: | Paralel Hesaplama kavramları, Paralel Programlama Becerileri, Paralel Algoritmalar ve Veri Yapıları, Paralel Hesaplama Mimarileri hakkında genel bir bakış sunmayı amaçlamaktadır. |
| Dersin İçeriği: | Dersin içeriği, paralel hesaplamanın temel kavram ve ilkelerinden, paralel programlama dillerinin (OpenMP,MPI, CUDA) kazanılmasından, paralel programların performansını optimize etme tekniklerinden, yaygın hesaplama problemlerini çözmek için paralel algoritmaların tasarımı ve analizinden oluşur. |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Paralel performans, hızlanma ve verimlilik kavramlarını kullanabilirler. 2) Temel Paralel Algoritmaları analiz edebilirler, programlama amacıyla kullanabilirler. 3) MPI kullanarak Dağıtık Bellek Programları yazabilirler. 4) OpenMP ve Pthreads kullanarak Paylaşımlı Bellek Programları yazabilirler. 5) CUDA kullanarak GPU tabanlı paralel programlar yazabilirler. |
Ders Akış Planı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Paralel hesaplamaya giriş, genel ilkeler, taksonomi | |
| 2) | Paralel Hesaplama Mimarileri, Donanım ve Yazılım 1 | |
| 3) | Paralel Hesaplama Mimarileri, Donanım ve Yazılım 2 | |
| 4) | MPI ile Dağıtılmış Bellekli Programlama (1) | |
| 5) | MPI ile Dağıtılmış Bellekli Programlama (2) | |
| 6) | Paralel Bölümleme Stratejileri | |
| 7) | Yük Dengeleme | |
| 8) | Ara Sınav | |
| 9) | Pthreads ile Paylaşılan Bellek Programlama | |
| 10) | Paylaşılan bellek programlama -1 (OpenMP) | |
| 11) | Paylaşılan bellek programlama -2 (OpenMP) | |
| 12) | CUDA ile GPU programlama | |
| 13) | CUDA ile GPU programlama | |
| 14) | Dönem Projesi Sunumları |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | An Introduction to Parallel Programming 2nd Edition. Peter S. Pacheco, Matthew Malensek Introduction to Parallel Computing, A. Grama, A. Gupta, G.Karypis, V. Kumar, Addison Wesley. |
| Diğer Kaynaklar: | Parallel Computing, Theory and practice, M.J.Quinn, McGraw Hill. Parallel programming with MPI, P.S. Pacheco.Morgan Kaufmann. GPU Gems 1&2, Nvidia. |
Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi
| Course Learning Outcomes | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Program Kazanımları |
Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı |
Ölçme ve Değerlendirme
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Projeler | 1 | % 30 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 60 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 40 | |
| Toplam | % 100 | |
İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Aktiviteye Hazırlık | Aktivitede Harçanan Süre | Aktivite Gereksinimi İçin Süre | İş Yükü | ||
| Ders Saati | 13 | 0 | 2 | 26 | |||
| Laboratuvar | 13 | 0 | 2 | 26 | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 13 | 2 | 26 | ||||
| Proje | 1 | 25 | 1 | 26 | |||
| Ara Sınavlar | 1 | 10 | 2 | 12 | |||
| Final | 1 | 10 | 2 | 12 | |||
| Toplam İş Yükü | 128 | ||||||