K-INFO
HU
EN
Belépés
Tantárgy » BMEVIAUAV13
Régebbi verziók TAD letöltése (PDF)

Algoritmusok és adatstruktúrák többmagos környezetben

Algorithms and Data Structures in Multi-core Environment
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
—
Hatályosság vége:
—
Tantárgy neve (magyarul, angolul)
Algoritmusok és adatstruktúrák többmagos környezetben
Algorithms and Data Structures in Multi-core Environment
Tantárgykód BMEVIAUAV13
Tantárgyjelleg —
Képzési szint —
Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves)
Kurzustípus elmélet gyakorlat laboratóriumi gyakorlat
óraszám (heti) 2 0 0
jelleg (kapcsolt/önálló) — — —
Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa félévközi érdemjegy
Tantárgy kreditértéke 2
Tantárgyfelelős
Dr. Dudás Ákos
Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység
—
Kar
Tantárgy weboldala —
Tantárgy elsődleges mintatantervi jellege —
Közvetlen előkövetelmények – Erős előkövetelmény nincs
Közvetlen előkövetelmények – Gyenge előkövetelmény nincs
Közvetlen előkövetelmények – Párhuzamos előkövetelmény nincs
Közvetlen előkövetelmények – Mérföldkő előkövetelmény nincs
Közvetlen előkövetelmények – Kizáró feltétel nincs

Célkitűzés

Tantárgyprogram

Hét

 

Előadás anyaga

 

1.

 

Algoritmusok teljesítmény vizsgálata, hotspot fogalma, skálázhatóság, gyorsulás, költség függvények, algoritmikus komplexitás.

2.

 

Szoros és laza csatolás, a szoftver és hardver rétegek szerepe a teljesítményben. Párhuzamos architektúrák bemutatása (SMP, masszívan párhuzamos rendszerek). 

3.

 

Nagyteljesítményű számítógépek megvalósítási problémái. Tér- és időbeli lokalitás, cache áttekintés, prefetch, cache konzisztencia. UMA, NUMA és klaszter architektúrák. Elosztott memóriára épülő párhuzamos környezetek.

4.

 

A szuperskalár CPU architektúrától (tipikus pipeline működése, utasítás szintű párhuzamosság, elágazás előrejelzés) a mai modern processzorok működésén át (pl. HyperThreading technológia) a many-core architektúrákig.

5.

 

Teljesítmény mérés eszközei és módszerei, Intel VTune Amplifier XE bemutatása, nagyfelbontású időmérés. Mátrix összeadás példája.

6.

 

Cache-barát adatstruktúrák, láncolt lista és tömb, hash tábla tervezése.

7.

 

Párhuzamos programozás, szál-objektum modell, zárak, szinkronizációs megoldások gyakorlati alkalmazása Windows API és .NET segítségével, spin lock-ok megvalósítása és teljesítmény tesztjük.

8.

 

Szálak és zárolás Windows API használatával és .NET környezetben. Zárolási módszerek teljesítmény tesztjei.

9.

 

Zármentes módszerek: pre-execution, CAS, interlocked műveletek.

10.

 

Párhuzamosítási módszerek, párhuzamos adatstruktúrák többmagos környezetben. Láncolt listával megvalósított verem, sor, hash tábla.

11.

 

.NET Task Parallel Library, csoport kommunikációs primitívek (MPI), broadcast algoritmusok, Intel Threading Building Blocks.

12.

 

Grafikus kártyák általános célú programozása, masszívan párhuzamos architektúrák, általános GPGPU architektúra. CUDA architektúra és programozási nyelv, OpenCL programozási nyelv.

13.

 

CUDA és OpenCL alkalmazás fejlesztése, fejlesztői környezetek, program készítése GPU-ra lineáris algebrai műveletek példáján keresztül.

14.

 

Félévközi zárthelyi dolgozat.
A tárgy célja, hogy megismertesse a hallgatókat azokkal az alapvető alacsonyszintű módszerekkel, melyek segítségével alkalmazásokban kihasználhatóvá válik a modern többmagos processzorokban rejlő teljesítmény potenciál. A tantárgy keretében elsősorban alapvető adatszerkezetek (hash táblák, láncolt listák, pufferek és vermek) párhuzamos használatának teljesítmény kérdéseire fókuszálunk, különös tekintettel a cache memóriák optimális kihasználására, valamit a kölcsönös kizárási módszerek helyes megválasztására. Megmutatjuk a zárak használatának teljesítmény vonzatait, valamint foglalkozunk a zárak használatát mellőző (CAS, pre-execution, illetve szabály szerinti kooperáló) megoldások teljesítményviszonyaival is. A fentiek mellett bevezetést nyújtunk a grafikus processzorok kihasználásának lehetőségeiről az adatfeldolgozás területén.

Tanulmányi eredmények

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Tudás

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Képességek

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Attitűd

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Autonómia és felelősség

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Oktatási módszertan

Előadás és számítógépes demonstráció.

Tanulástámogató anyagok

Online források
Pfister, Gregory F., In; search of clusters, Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall PTR, ISBN 978-0138997090, 1998.; M. Herlihy and N. Shavit, The Art of Multiprocessor; Programming. Burlington, MA: Morgan Kaufman Publishers, 2008.; Jason Sanders, Edward Kandrot, CUDA by Example, Addision-Wesley, ISBN 978-0131387683, 2010.

A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek

Tudás típusú kompetenciák
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
Programozási és számítógép-architektúra alapismeretek.
Képesség típusú kompetenciák
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
Programozási és számítógép-architektúra alapismeretek.
Általános szabályok
Követelmények: A szorgalmi időszakban: (1) Az ismeretek átfogó és részletes áttekintését a szorgalmi időszak alatt 1 alkalommal, az évfolyam terhelési táblázata szerinti időpontban íratott zárthelyivel mérjük, valamint (2) A gyakorlást a nagy házi feladat biztosítja, amelynek beadási határideje a szorgalmi időszak vége. A félév elismerését jelentő félév végi jegy megszerzésére akkor van lehetőség, ha a hallgató a házi feladatot futtatható állapotban, dokumentációval ellátva, forráskód mellékelésével, határidőre beadta, vagy ezt a pótlási héten pótolta. A jegy megszerzésének feltétele a nagy ZH és a nagy házi feladat együttes teljesítése. A házi feladatot 50 %-ban számít be a félévközi jegybe. Pótlási lehetőségek: A házi (otthoni) feladatot a szorgalmi időszak végéig be kell adni, annak pótlása a pótlási időszakban lehetséges. A pótlási időszak a kétciklusú képzésben az ún. pótlási hét (a szorgalmi időszak vége és a vizsgaidőszak kezdete közötti hét), az ötéves képzésben a vizsgaidőszak első 3 hete (ld. TVSZ 16. § (2)).A zárthelyi pótlására lehetőség van egyszer a szorgalmi időszakban, illetve egyszer a pótlási időszakban.  
Teljesítményértékelési módszerek
Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya

Nincs megadva részarány.

Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Vizsgarészek részaránya

Nincs megadva részarány.

Érdemjegy megállapítása

Nincs megadva érdemjegy határ.

Jelenléti és részvételi követelmények

Nincs megadva jelenléti követelmény.

Javítás, ismétlés és pótlás különös szabályai

Nincs megadva.

Rövid leírás

Nincs megadva.

Részletes leírás

Nincs megadva.

Ajánlott tantárgyak
Mérnökinformatikus szakon: VIMIAB00 Operációs rendszerek és VIHIAA00 Számítógép-architektúrák   Villamosmérnöki szakon: VIIIAB04 Informatika 1
A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka

Nincs megadva munkaidő bontás.

Tantárgykövetelmények hatályossága
Tantárgykövetelmények hatályosságának kezdete:
—
Tantárgykövetelmények hatályosságának vége:
—
Tantervi elhelyezés

Nincsenek rögzített tantervi elhelyezések ehhez a tárgyverzióhoz.