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.
Tipologia di Attività formativa D e F
Le attività formative di tipologia D sono a scelta dello studente, quelle di tipologia F sono ulteriori conoscenze utili all’inserimento nel mondo del lavoro (tirocini, competenze trasversali, project works, ecc.). In base al Regolamento Didattico del Corso, alcune attività possono essere scelte e inserite autonomamente a libretto, altre devono essere approvate da apposita commissione per verificarne la coerenza con il piano di studio. Le attività formative di tipologia D o F possono essere ricoperte dalle seguenti attività.
1. Insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona
Comprendono gli insegnamenti sotto riportati e/o nel Catalogo degli insegnamenti (che può essere filtrato anche per lingua di erogazione tramite la Ricerca avanzata).
Modalità di inserimento a libretto: se l'insegnamento è compreso tra quelli sottoelencati, lo studente può inserirlo autonomamente durante il periodo in cui il piano di studi è aperto; in caso contrario, lo studente deve fare richiesta alla Segreteria, inviando a carriere.scienze@ateneo.univr.it il modulo nel periodo indicato.
2. Attestato o equipollenza linguistica CLA
Oltre a quelle richieste dal piano di studi, per gli immatricolati dall'A.A. 2021/2022 vengono riconosciute:
- Lingua inglese: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza superiore a quello richiesto dal corso di studio (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
- Altre lingue e italiano per stranieri: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza a partire da A2 (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
Tali cfu saranno riconosciuti, fino ad un massimo di 6 cfu complessivi, di tipologia F se il piano didattico lo consente, oppure di tipologia D. Ulteriori crediti a scelta per conoscenze linguistiche potranno essere riconosciuti solo se coerenti con il progetto formativo dello studente e se adeguatamente motivati.
Gli immatricolati fino all'A.A. 2020/2021 devono consultare le informazioni che si trovano qui.
Modalità di inserimento a libretto: richiedere l’attestato o l'equipollenza al CLA e inviarlo alla Segreteria Studenti - Carriere per l’inserimento dell’esame in carriera, tramite mail: carriere.scienze@ateneo.univr.it
3. Competenze trasversali
Scopri i percorsi formativi promossi dal TALC - Teaching and learning center dell'Ateneo, destinati agli studenti regolarmente iscritti all'anno accademico di erogazione del corso https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali
Modalità di inserimento a libretto: non è previsto l'inserimento dell'insegnamento nel piano di studi. Solo in seguito all'ottenimento dell'Open Badge verranno automaticamente convalidati i CFU a libretto. La registrazione dei CFU in carriera non è istantanea, ma ci saranno da attendere dei tempi tecnici.
4. Contamination lab
Il Contamination Lab Verona (CLab Verona) è un percorso esperienziale con moduli dedicati all'innovazione e alla cultura d'impresa che offre la possibilità di lavorare in team con studenti e studentesse di tutti i corsi di studio per risolvere sfide lanciate da aziende ed enti. Il percorso permette di ricevere 6 CFU in ambito D o F. Scopri le sfide: https://www.univr.it/clabverona
ATTENZIONE: Per essere ammessi a sostenere una qualsiasi attività didattica, incluse quelle a scelta, è necessario essere iscritti all'anno di corso in cui essa viene offerta. Si raccomanda, pertanto, ai laureandi delle sessioni di dicembre e aprile di NON svolgere attività extracurriculari del nuovo anno accademico, cui loro non risultano iscritti, essendo tali sessioni di laurea con validità riferita all'anno accademico precedente. Quindi, per attività svolte in un anno accademico cui non si è iscritti, non si potrà dar luogo a riconoscimento di CFU.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto valide per l'a.a. 2024/25
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° 2° | Attention laboratory | D |
Pietro Sala
(Coordinatore)
|
1° 2° | Elementi di Cosmologia e Relatività generale | D |
Claudia Daffara
(Coordinatore)
|
1° 2° | Introduzione alla meccanica quantistica per il quantum computing | D |
Claudia Daffara
(Coordinatore)
|
1° 2° | Introduzione alla programmazione di smart contract per Ethereum | D |
Sara Migliorini
(Coordinatore)
|
1° 2° | Linguaggio programmazione Python [English edition] | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Mini-course on Deep Learning & Medical Imaging | D |
Vittorio Murino
(Coordinatore)
|
1° 2° | Oltre Arduino: dal prototipo al prodotto con microcontroller STM | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Progettazione di app REACT | D |
Graziano Pravadelli
(Coordinatore)
|
1° 2° | Progettazione di componenti hardware su FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° 2° | Attention laboratory | D |
Pietro Sala
(Coordinatore)
|
1° 2° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
|
1° 2° | Linguaggio programmazione Python [Edizione in italiano] | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Prototipizzazione con Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Sfide di programmazione | D |
Romeo Rizzi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore | D |
Mila Dalla Preda
(Coordinatore)
|
Programmazione parallela (2024/2025)
Codice insegnamento
4S008908
Crediti
6
Coordinatore
Non ancora assegnato
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Corsi Singoli
Autorizzato
L'insegnamento è organizzato come segue:
Parte II
Crediti
3
Periodo
II semestre
Docenti
Nicola Bombieri
Parte I
Crediti
3
Periodo
II semestre
Docenti
Nicola Bombieri
Obiettivi di apprendimento
Il corso si propone di fornire conoscenze teoriche e pratiche per la programmazione e l'analisi di architetture di calcolo avanzate con particolare enfasi alle piattaforme multiprocessore e GPU. Conoscenza e capacità di comprensione Capacità 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). Conoscenze applicate e capacità di comprensione Analisi delle performance e profiling del codice, con individuazione zone critiche e relativa ottimizzazione considerando caratteristiche architetturali della piattaforma. Autonomia di giudizio Capacità di confrontare pattern di parallelismo diversi e scegliere tra questi il piu adeguato a seconda del contesto d'uso. In fase di definizione della struttura del codice ottimizzato, capacità di fare le scelte progettuali più appropriate a seconda del contesto e piattaforma in cui l'applicazione parallela verrà usata. Abilità comunicative Lo studente sarà, inoltre, in grado di relazionarsi con gli interlocutori nell'ambiente lavorativo o di ricerca. Capacità di apprendere Capacità di 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
Teoria:
- Parallel architectures
- Parallel programming models
- Performance measurement
- Perspective on Parallel Programming
- Designing parallel programs
- GPUs and CUDA:
overview , parallel programming model, threads
memory hierarchy/model
performance considerations
optimizations
- Graph algorithms on GPUs
data representations: Adj. matriX/lists, edge lists
Parallel algorithms for graph traversal (BFS)
Parallel algorithms for graph analysis (SSSP, APSP)
Parallel algorithms for graphs: load balancing and memory accesses: issues and management
Lab:
- OpenMP
- MPI
- CUDA
Modalità di verifica dell'apprendimento
Esercizi a risposta aperta (tempo totale 2 ore)