zapoznanie studentów z podstawowymi informacjami o równoległych i funkcyjnych technikach programowania
ukształtowanie wśród studentów zrozumienia i świadomości roli równoległych technik programowania a także uwypuklenia zwiększającej się roli programowania funkcyjnego
nauka podstawowych umiejętności w zakresie tworzenia programów równoległych w systemach wieloprocesorowych opartych o tradycyjne uniwersalne procesory (CPU) a także o graficzne wieloprocesorowe układy ogólnego zastosowania (GPU)
ukształtowanie podstawowych umiejętności w zakresie paradygmatu programowania funkcyjnego, a w szczególności roli funkcji i rekurencji, programowania bez efektów ubocznych oraz nabycie umiejętności używania techniki obliczeń leniwych
Prerequisites
Metody programowania, Algorytmy i struktury danych, Teoretyczne podstawy informatyki, Logika dla informatyków
Scope
Równoległy model obliczeniowy, klasy złożoności obliczeń równoległych.
Dostępne narzędzia pomagające realizować programy działające w środowiskach równoległych, CUDA, OpenCL.
Rodzaje prymitywnych operacji równoległych.
Zależność i podział danych, modele równoległych środowisk wykonawczych dla CPU oraz GPU.
Podstawowe konstrukcje funkcyjnego języka programowania na przykładzie języków OCaml, F#, Scala.
Typy danych, wyjątki, pojęcie obiektu.
Funkcje wyższego rzędu, model obliczeń programów funkcyjnych (w postaci uproszczonego opisu operacyjnego).
System typów oraz leniwe obliczenia.
Konstrukcje imperatywne w programowaniu funkcyjnym.
Teaching methods
Wykład: wykład konwencjonalny/tradycyjny.
Laboratorium: ćwiczenia laboratoryjne, wg listy zadań.
Projekt: praca w grupach, metoda projektu.
Learning outcomes and methods of theirs verification
Outcome description
Outcome symbols
Methods of verification
The class form
Assignment conditions
Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny z egzaminu przeprowadzonego w formie pisemnej.
Laboratorium - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen ze wszystkich sprawdzianów pisemnych z ćwiczeń laboratoryjnych, przewidzianych do realizacji w ramach programu laboratorium.
Projekt - warunkiem zaliczenia jest wykonanie wszystkich zadań projektowych, przewidzianych do realizacji w ramach zajęć projektowych oraz przygotowanie pisemnego raportu ze zrealizowanego projektu.
Składowe oceny końcowej = wykład: 40% + laboratorium: 30% + projekt: 30%
Recommended reading
Pickering R.: Foundations of F#, Apress,USA, 2007.
Smith C.: Programming F#, O'Reilly Media, Inc.,Sebastopol, USA, 2010.
Sanders J., Kandrot E.: CUDA w przykładach. Wprowadzenie do ogólnego programowania procesorów GPU, Helion, 2012, edycja polska.
Sanders J., Kandrot E.: CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming, Addison-Wesley Professional, 2010, english edition.
Gaster B., Howes L., Kaeli D. R., Mistry P., Schaa D.: Heterogeneous Computing with OpenCL, Morgan Kaufmann, 2011.
Pacheco P.: An Introduction to Parallel Programming, Morgan Kaufmann, 2011.
Czech Z.: Wprowadzenie do obliczeń równoległych, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2010.
Herlihy M., Shavit N.: Sztuka programowania wieloprocesorowego, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2010, edycja polska.
Further reading
Thomspon S.: Haskell - The Craft of Functional Programming, Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc. Boston, MA, USA, 1999.
Harrop J.: F# for Scientists, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, USA, 2008.
Syme D., Granicz A., Cisternino A.:Expert F# 3.0, Apress, 2012.
Farber R.: CUDA Application Design and Development, Morgan Kaufmann, 2011.
Wen-mei W. Hwu, eds: GPU Computing Gems, Emerald Edition and Jade Edition, Morgan Kaufmann, 2011.
Notes
Modified by dr hab. inż. Marek Sawerwain, prof. UZ (last modification: 06-09-2016 11:08)
