| Características de la materia | ||||
| ECTS: | 6 | |||
| Carácter: | Optativa | |||
| Cuatrimestre: | Q2 | |||
| Lenguas en las que se imparte: |
Gallego Castellano |
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| Competencias básicas y generales: |
CB1, CB2, CB5 CG1, CG4 |
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| Competencias específicas: | CE2, CE6, CE9 | |||
| Competencias transversales: | CT2, CT3, CT4, CT6 | |||
| Resultados de aprendizaje: |
Conocer las características de las arquitecturas hardware especializadas para computación “on Board” Ser capaz de construir y optimizar algoritmos para dispositivos GPU. Ser capaz de aplicar la programación GPU en aplicaciones geoespaciales (imagen hiperespectral, lidar, etc.) Conocer las características de las arquitecturas hardware multiprocesador y heterogéneas Conocer las características de los entornos de computación distribuidos Ser capaz de construir, paralelizar y optimizar algoritmos en arquitecturas de varios procesadores Conocer las características de los sistemas de ficheros distribuidos y del procesamiento batch y streaming distribuido |
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| Contenidos: |
Arquitecturas hardware especializadas (FPGA, GPU) Programación de GPU. Técnicas de optimización. Arquitecturas hardware multiprocesador y heterogéneas Entornos de computación distribuidos (computación cloud) Programación en arquitecturas multiprocesador. Técnicas de paralelización y optimización. Sistemas de ficheros para big data. Procesamiento batch y streaming. |
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| Metodologías docentes: |
Sesión magistral. Prácticas a través de TIC. Trabajos tutelados. |
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| Actividades formativas | ||||
| Denominación | Horas | Presencialidad | ||
| Sesión magistral | 20 | 100% | ||
| Prácticas a través de TIC | 50 | 50% | ||
| Trabajos tutelados | 80 | 5% | ||
| Sistemas de evaluación | ||||
| Denominación | Ponderación mínima | Ponderación máxima | ||
| Pruebas periódicas y/o prueba final | 40% | 60% | ||
| Realización de prácticas y trabajos tutelados | 40% | 60% | ||
| Seguimiento continuado de la asistencia y la participación activa (presencial y no presencial) | 0% | 10% | ||