Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Piano Didattico
Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:
Laurea magistrale in Ingegneria e scienze informatiche - Immatricolazione dal 2025/2026Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
2° Anno Attivato nell'A.A. 2020/2021
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
Due insegnamenti a sceltaLegenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Architetture avanzate (2019/2020)
Codice insegnamento
4S02910
Crediti
6
Lingua di erogazione
Italiano
Offerto anche nei corsi:
- Architectures and systems for biological data processing del corso Laurea magistrale in Medical bioinformatics [LM-18]
- Architectures and systems for biological data processing del corso Laurea magistrale in Medical bioinformatics [LM-18]
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
L'insegnamento è organizzato come segue:
Teoria
Laboratorio
Obiettivi formativi
Il corso si propone di fornire le conoscenze teoriche e pratiche per la programmazione e l'analisi di architetture di calcolo avanzate con particolare enfasi alle piattaforme multiprocessore e GPU. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di essere in grado di applicare le conoscenze necessarie per individuare tecniche di parallelizzazione di applicazioni software, anche in un contesto di ricerca, attraverso l'analisi dell'efficienza delle applicazioni considerando vincoli funzionali e non funzionali di progettazione (correttezza, performance, consumo energetico). Queste conoscenze consentiranno allo studente di effettuare un’analisi delle performance e profiling del codice, con individuazione delle zone critiche e relativa ottimizzazione considerando caratteristiche architetturali della piattaforma. Al termine del corso lo studente sarà in grado di confrontare pattern di parallelismo diversi e scegliere tra questi il più adeguato a seconda del contesto d'uso. In fase di definizione della struttura del codice ottimizzato, sarà in grado di fare le scelte progettuali più appropriate a seconda del contesto e piattaforma in cui l'applicazione parallela verrà usata. Inoltre, lo studente avrà le conoscenze necessarie per proseguire gli studi in modo autonomo nell’ambito dei linguaggi di programmazione paralleli e dello sviluppo di software per piattaforme embedded e/o parallele.
Programma
Modulo TEORIA (32 ore):
-) Introduzione al parallelismo e alle architetture parallele.
-) Progettazione di programmi per architetture parallele.
-) Modelli di programmazione parallela.
-) Misura e analisi delle prestazioni, legge di Amdhal e metriche per la misura delle prestazioni.
-) Pipeline: concetti base ed avanzati.
-) Instruction-level parallelism (ILP).
-) Tecniche avanzate di branch prediction, static scheduling e speculation.
-) Gerarchie di memoria: concetti base ed avanzati.
-) Tecniche avanzate per l'ottimizzazione delle performance della cache.
-) Thread-level parallelism (TLP).
-) Coerenza della cache in architetture shared-memory, protocolli Snoopy.
-) General purpose Graphic Processing Unit (GP-GPU).
-) Introduzione vincoli non funzionali: consumo di potenza ed efficienza energetica.
-) Deep learning at-the-edge: modelli e inferenza con vincoli architetturali (performance, energy efficiency, memory bandwidth, etc.).
-) Quantizzazione e Pruning di reti neurali per inferenza su architetture embedded.
Modulo LABORATORIO (24 ore):
-) Utilizzo di compilatori paralleli per architetture multiprocessore (OpenMP).
-) Utilizzo di compilatori paralleli per architetture multicomputer (MPI).
-) Programmazione GP-GPU: CUDA.
-) Intelligent Video Analisys (Deep Learning + stream analisi) su architetture embedded.
Per seguire con profitto l'insegnamento è consigliabile che lo studente abbia già acquisito competenze in:
*) Fondamenti di architettura degli elaboratori. In particolare, concetti base di: set di istruzioni, unità di elaborazione, gerarchia di memoria.
*) Fondamenti di sistemi operativi. In particolare, concetti base di: processo e thread, virtualizzazione memoria.
*) Fondamenti di programmazione. In particolare, concetti base di: programmazione C.
Bibliografia
| Attività | Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Teoria | John Hennessy, David Patterson | Computer Architecture - A Quantitative Approach (Edizione 6) | Morgan Kaufmann | 2018 | 9780128119051 | |
| Teoria | David B. Kirk, Wen-mei W. Hwu | Programming Massively Parallel Processors - A Hands-on Approach (Edizione 3) | Morgan Kaufmann | 2017 | 978-0-12-811986-0 |
Modalità d'esame
Per superare l'esame lo studente dovrà dimostrare di:
- aver compreso i principi alla base del funzionamento delle architetture parallele
- essere in grado di esporre le proprie argomentazioni in modo preciso e organico senza divagazioni
- saper applicare le conoscenze acquisite per risolvere problemi applicativi presentati sotto forma di esercizi, domande e progetti.
L'esame consiste in una prova scritta, contenente domande a risposta multipla, domande a risposta aperta ed esercizi riguardanti sia la parte teorica che di laboratorio. In alternativa, lo studente potrà elaborare un progetto assegnato dal docente.
