Computação em Grelha

Código:

PDEEC0041

Sigla:

GC

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Engenharia Eletrotécnica e de Computadores

Ocorrência: 2024/2025 - 2S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Engenharia Informática
Curso/CE Responsável:	Programa Doutoral em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
PDEEC	0	Plano de estudos oficial	1	-	6	42	162

Língua de trabalho

Inglês

Objetivos

Objetivos:
Aquisição de conhecimentos para o desenvolvimento de software usando programação paralela e distribuída em infraestruturas de alto desempenho, 'cloud' e 'grid'. Construção de bases sólidas em arquiteturas paralelas, paralelização de algoritmos, modelos de programação, sincronização de processos e medidas de desempenho, por meio de desenvolvimento de programas e utilização de interfaces apropriadas para programação paralela. Caracterização do ambiente distribuído em 'grid' e especificação de modelos de desenvolvimento adequados. Caracterização de outros ambientes para a disponibilização de recursos de alto desempenho em ambiente internet, nomeadamente a 'cloud'.

Resultados de aprendizagem e competências

Aptidões e Competências:
Conceção e desenvolvimento de algoritmos e software de execução paralela, utilizando a metodologia de Foster.
Utilização de técnicas de distribuição para ambientes grid e cloud.
Exploração em cluster, grid e cloud do software desenvolvido.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Computação em geral.
Conhecimento de programação em C/C++ para os trabalhos.

Programa

1. Programação Paralela
Introdução à programação paralela, arquitectura de computadores, processadores, organização de memória e redes de interligação.
Fundamentos de programação paralela: paradigma canal/tarefa, padrões de comunicação, sincronização, granularidade e escalonamento.
Programação com MPI e OpenMP.
Caracterização da computação paralela: modelos de execução, modelos de programação, modelos de computação, medidas de desempenho e eficiência, analise de escalabilidade.
2. Computação distribuída
Grid computing:
Modelos de Grid computing: generic grid, utility grid and desktop grid.
Evolução do middleware: metacomputing (ex: Condor), resource-oriented (ex: Globus 3) e service-oriented (ex: Globus 4).
Segurança: autenticação, integridade de dados e encriptação, autorização.
Utilização de tecnologias GRID.
Outros modelos de computação distribuída:
Cloud Computing
Peer-to-peer computing

Bibliografia Obrigatória

Quinn, Michael J.; Parallel programming in C with MPI and openMP. ISBN: 007-123265-6
Robert Robey, Yuliana Zamora; Parallel and High Performance Computing, Manning, 2021. ISBN: 978-1-617-29646-5
Pethuru Raj; Novel practices and trends in grid and cloud computing. ISBN: 9781522590255
Carminati, Betev, Grigoras; Grid and Cloud Computing: Concepts and Practical Application, IOS Press, 2016. ISBN: 978-1-614-99642-2
George Reese; Cloud application architectures. ISBN: 978-0-596-15636-7

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Exposição das matérias programáticas com apresentação e discussão de exemplos.
Resolução e discussão de problemas, incluindo o desenvolvimento de algum software.

Software

Compilador C / C++
MPI
OpenMP

Palavras Chave

Ciências Tecnológicas > Tecnologia > Tecnologia de computadores > Tecnologia de software

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Trabalho escrito	40,00
Trabalho laboratorial	60,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	40,00
Frequência das aulas	42,00
Trabalho de investigação	50,00
Trabalho laboratorial	70,00
Total:	202,00

Obtenção de frequência

Realizar, entregar e apresentar os trabalhos da unidade curricular.

Fórmula de cálculo da classificação final

60% trabalho de programação + 40% monografia
ou 2 trabalhos de desenvolvimento com discussão de resultados (100%)

Avaliação especial (TE, DA, ...)

A avaliação distribuída é baseada na realização de trabalhos de programação e monografia, e é exigida a todos os alunos independentemente do regime de inscrição.

Melhoria de classificação

A melhoria da classificação obtida na componente distribuída pode ser realizada nas épocas de realização de trabalhos da disciplina (novas instâncias da UC).

Observações