Acquisire le tecniche di programmazione parallela e distribuita, e la conoscenza delle moderne architetture hardware e software per il calcolo scientifico ad alte prestazioni. Paradigmi di parallelizzazione, parallelizzazione su CPU che su GPU, sistemi a memoria distribuita. Applicazioni Data intensive, Memory Intensive and Compute Intensive. Analisi delle prestazioni nei sistemi HPC.
Curriculum
scheda docente
materiale didattico
CUDA C++ programming guide
Appunti del docente - Slide del corso a cura del docente
Mutuazione: 20410426 IN480 - CALCOLO PARALLELO E DISTRIBUITO in Scienze Computazionali LM-40 LOMBARDI FLAVIO
Testi Adottati
Peter Pacheco, Matthew Malensek, An Introduction to Parallel Programming, 2nd ed., Morgan Kaufmann, 2021, ISBN 9780128046050CUDA C++ programming guide
Appunti del docente - Slide del corso a cura del docente
Modalità Valutazione
Scritto con domande aperte e chiuse ed un Progetto Software da concordare con il Docente