Familiarizar o aluno com os conceitos e termos básicos de sistemas paralelos, implementação e uso de concorrência, apresentar os tipos de arquitetura mais usados, descrever o suporte necessário para a programação de tais sistemas e apresentar algumas aplicações.
Concorrência, necessidade e implementação; Controle de processos e threads; Técnicas de otimização; Análise de desempenho; Paralelização fork-join; OpenMP; MPI; CUDA; Nuvem
Conceitos básicos: processos, threads, interrupções, escalonamento Problemas de programação concorrente: deadlock, alocação de recursos, Leitura e escrita concorrente, exclusão mútua, consenso. Programação concorrente em UNIX. Semáforos, mutexes e monitores. Otimização sequencial: uso eficiente da memória, unit stride, blocking; Instruções vetoriais e super escalares, opções de otimização. Profiling e modelagem de desempenho Controle de processos e paralelização fork-join Memória compartilhada e introdução ao OpenMP Memória distribuída e MPI Programação em GPUs, CUDA e novas tecnologias Computação paralela na nuvem
1) Maurice Herlihy, Nir Shavit. “The art of Multiperocessor Programming”, 2008. Morgan Kauffman-Elsevier 2) Victor Eijkhout, “Introduction to High-Performance Scientific Computing.” 2014, http://pages.tacc.utexas.edu/~eijkhout/istc/html/ index.html 3) William Gropp, Torsten Hoefler, Rajeev Thakur, Ewing Lusk. “Using Advanced MPI: Modern Features of the Message-Passing Interface (Scientific and Engineering Computation)”, 2014. MIT Press
