Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Bioinformatyka (S1)
specjalność: Systemy informatyczne w biologii

Sylabus przedmiotu Hybrydowe obliczenia wielkiej mocy:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Bioinformatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk przyrodniczych, nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Hybrydowe obliczenia wielkiej mocy
Specjalność Biologia systemów i metody informatyczne
Jednostka prowadząca Katedra Architektury Komputerów i Telekomunikacji
Nauczyciel odpowiedzialny Bogdan Olech <Bogdan.Olech@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Bogdan Olech <Bogdan.Olech@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL7 15 1,00,41zaliczenie
wykładyW7 25 2,00,59zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Algorytmizacja; w zakresie wysokowydajnych obliczeń stosowanych w dziedzinie bioinformatyki.
W-2Architektura systemów komputerowych; struktura pamięci, obliczenia wielowątkowe, dystrybucja zadań obliczeniowych w systmie wielordzeniowym.
W-3Technika cyfrowa; architektura FPGA.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Wykazanie, że nawet najbardziej złożone obliczenia w dziedzinie bioinformatyki, realizowane poprzednio z użyciem superkomputerów, mogą być obecnie wykonywane na platformie standardowego, odpowiednio uzupełnionego, komputera klasy PC.
C-2Nabycie przez studentów umiejętności wdrażania złożonych algorytmów z dziedziny bioinformatyki na platformie hybrydowej, bazującej na typowym komputerze PC, a wykorzystującej dodatkowo GPU oraz FPGA.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Użycie narzędzi programowanie CUDA GPU.3
T-L-2Wykonanie podstawowej aplikacji obliczeniowej, zrównoleglonej, wraz z wizulaizacją, z użyciem CUDA GPU.2
T-L-3Użycie narzędzi syntezy i konfiguracji FPGA.2
T-L-4Implementacja procedury obliczeniowej w strukturach FPGA.2
T-L-5Implementacja algorytmu wyszukiwania sekwencji DNA lub proteinowejj.2
T-L-6Implementacja elementarnego, rekonfigurowalnego systemu neuronowego.2
T-L-7Implementacja elementarnego systemu ewoluującego.2
15
wykłady
T-W-1Dziedziny stosowalności: obliczenia wielkiej mocy w symulacji procesów biologicznych i w medycynie.3
T-W-2Architektura systemów hybrydowych: ujednolicona zasada prowadzenia obliczeń bez względu na domenę implementacji fizycznej systemu, obliczenia analogowe, obliczenia tzw. cyfrowe, równoległość obliczeń, rekonfigurowalność prowadzenia obliczeń, wieloprocesorowość, hybrydyzacja domeny obliczeniowej.2
T-W-3Sprzęt obliczeniowy: mikroprocesory, układy wielordzeniowe, układy FPGA, analogowe jednostki obliczeniowe. 4) Systemy hybrydowe: ziarnistość prowadzenia obliczeń, systemy małej skali (wbudowane), akceleratory obliczeniowe systemów standardowych, superkomputery.2
T-W-4Obliczenia w biologii: analiza genotypów, wyszukiwanie i korelacja wzorców molekularnych, obliczenia przesiewowe itd.2
T-W-5Obliczenia w medycynie: ekstrakcja informacji medycznej z obrazu, analiza odstępstw patogennych, wspomaganie w diagnostyce itd.2
T-W-6Widzenie maszynowe: obliczeniowy model postrzegania 3D, technologie sensorowe, pozyskiwanie danych w eksperymencie i diagnostyce.2
T-W-7Bioinformatyczne algorytmy równoległe realizowane w standardzie CUDA, z użyciem GPU.2
T-W-8Porównywanie i wyszukiwanie sekwencji DNA lub proteinowej z wykorzystaniem FPGA.2
T-W-9Porównywanie sekwencji proteinowych łacząc wielowątkowy proces obliczeniowy w technologii GPU oraz FPGA.2
T-W-10Przeszukiwanie bazy danych z wykorzystaniem z wykorzystaniem modeli Markowa na bazie procesorów wielordzeniowych oraz rekonfigurowalnych.2
T-W-11Rekonfigurowalne systemy neuronowe.2
T-W-12Systemy ewoluujące: wzorce biologiczne, systemy autonomicznie adoptujące algorytm obliczeniowy stosownie do wymagań zewnętrznych, systemy gromadzące wiedzę.2
25

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Ugruntowanie wiedzy będącej rezultatem prowadzonych kolejno ćwiczeń laboratoryjnych.15
A-L-2Opracowanie wyników i wniosków po realizacji kolejnych ćwiczeń.15
30
wykłady
A-W-1Repetytorium zakresu materiału na danym etapie realizowanego wykładu.15
A-W-2Studia literaturowe zagadnień nie objętych bezpośrednio wykładem.15
A-W-3Analiza algorytmów oraz kodu syntezy systemów hybrydowego prowadzenia obliczeń.30
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Metoda podająca; w zastosowaniu do wykładu.
M-2Metoda programowana; w zastosowaniu do ćwiczeń laboratoryjnych z użyciem komputera oraz programowalnych urządzeń rozbudowy (GPU, FPGA).
M-3Metoda praktyczna; w odniesieniu do ćwiczeń laboratoryjnych.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena formująca, prowadzona na podstawie zaangażowania i postępów studenta w trakcie prowadzenia ćwiczeń laboratoryjnych.
S-2Ocena podsumowująca: W zakresie zajęć laboratoryjnych, określana na podstawie zebranych, bieżących ocen formuujących w ramach ćwiczeń laboratoryjnych.
S-3Ocena podsumowująca: W zakresie kursu; na podstawie oceny podsumowującej całości wiedzy w zakresie wykładu oraz efektów pracy w ramach zajęć laboratoryjnych.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BIB-S-D28_W01
Zna wybrane metody i techniki dotyczące podstaw komputerowego wspomagania, na drodze obliczń implementowanych hybrydowo, złożonych obliczeń służących do modelowania zjawisk i procesów biologicznych. Aby efektywnie implementować zadania obliczeniowe w strukturach typu hybrydowego (wieloprocesory + FPGA), niezbędne jest poznanie zasad przenoszenia działń matematycznych, za posrednictwem narzędzi informatycznych, do sfery implementacyjnej.
BI_1A_W16, BI_1A_W17P1A_W02, P1A_W04, P1A_W05, P1A_W06, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W06, T1A_W07, T1A_W08InzA_W01, InzA_W03, InzA_W05C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1S-1, S-3

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BIB-S-D28_U01
W obliczeniach dużej mocy typu hybrydowego niezbędne jest posiadanie umiejętności programowania w różnych środowiskach narzędziowych. Środowiska te będą się rónić w zależności, czy działania obliczeniowe będą wykonywane w strukturach wieloprocesorowych (wielordzeniowych), czy w strukturach rekonfigurowalnych (FPGA).
BI_1A_U09P1A_U01, P1A_U03, P1A_U04, T1A_U02, T1A_U05, T1A_U07, T1A_U09, T1A_U15InzA_U01, InzA_U07, InzA_U08C-2T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7M-2, M-3S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BIB-S-D28_K01
Hybrydowe obliczenia wielkiej mocy są silnym narzędziem do szybkiej weryfikacji tez dotyczących procesów biologicznych.
BI_1A_K02P1A_K01, P1A_K04C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5M-1S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BIB-S-D28_W01
Zna wybrane metody i techniki dotyczące podstaw komputerowego wspomagania, na drodze obliczń implementowanych hybrydowo, złożonych obliczeń służących do modelowania zjawisk i procesów biologicznych. Aby efektywnie implementować zadania obliczeniowe w strukturach typu hybrydowego (wieloprocesory + FPGA), niezbędne jest poznanie zasad przenoszenia działń matematycznych, za posrednictwem narzędzi informatycznych, do sfery implementacyjnej.
2,0Brak elementarnej wiedzy
3,0Elementarna wiedza przedmiotu.
3,5Elementarna wiedza przedmiotu zelementami wnioskowania.
4,0Podstawowa wiedza przedmiotu ze zdolnością wnioskowania, kojarzenia problemów i rozwiązywania podstawowych zadań problemowych.
4,5Znaczna wiedza przedmiotu ze zdolnością wnioskowania, kojarzenia problemów i rozwiązywania zadań problemowych.
5,0Kompletna wiedza przedmiotu w zakresie wykładanycm, ze zdolnością wnioskowania, kojarzenia problemów, rozwiązywania zadań algorytmicznych, także ze zdolnością dokonywania oceny porównawczej oraz wartościującej.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BIB-S-D28_U01
W obliczeniach dużej mocy typu hybrydowego niezbędne jest posiadanie umiejętności programowania w różnych środowiskach narzędziowych. Środowiska te będą się rónić w zależności, czy działania obliczeniowe będą wykonywane w strukturach wieloprocesorowych (wielordzeniowych), czy w strukturach rekonfigurowalnych (FPGA).
2,0Nie nabył jakich kolwiek umiejętności praktycznych.
3,0Posiada minimalne umiejętności związane z konfigurowaniem i programowaniem typowych konfiguracji systemów hybrydowych wielkiej mocy.
3,5Posiada umiejętności związane z konfigurowaniem i programowaniem typowych konfiguracji systemów hybrydowych wielkiej mocy wraz z umiejętnością dokonywania odpowiednich testów weryfikujących.
4,0Posiada pełne umiejętności związane z konfigurowaniem i programowaniem typowych konfiguracji systemów hybrydowych wielkiej mocy wraz z umiejętnością dokonywania odpowiednich testów weryfikujących. Umie zasymulować oraz dokonać sysntezy komputerowej poziomu systemu dla systemu hybrydowego..
4,5Posiada pełne umiejętności związane z konfigurowaniem i programowaniem typowych systemów hybrydowych wielkiej mocy obliczeniowej wraz z umiejętnością dokonywania odpowiednich testów weryfikujących. Umie zasymulować oraz dokonać sysntezy komputerowej poziomu systemu dla systemu hybrydowego oraz dokonać oceny jakościowej i ilościowej.
5,0Posiada biegłe umiejętności związane z konfigurowaniem i programowaniem typowych konfiguracji systemów hybrydowych wielkiej mocy obliczeniowej wraz z umiejętnością dokonywania odpowiednich testów weryfikujących. Umie zasymulować oraz dokonać sysntezy komputerowej poziomu systemu dla systemu hybrydowego oraz dokonać oceny jakościowej i ilościowej. Potrafi dokonać wyboru właściwego rozwiązania stosowanie do postawionego zadania.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BIB-S-D28_K01
Hybrydowe obliczenia wielkiej mocy są silnym narzędziem do szybkiej weryfikacji tez dotyczących procesów biologicznych.
2,0Nie wykazuje zaangażowania w poszerzaniu wiedzy i doskonaleniu umiejętności w zakresie techniki systemów hybrydowych
3,0Wykazuje elementarną skłonność do poprawiania swoich kompetencji w zakresie techniki systemów hybrydowych jedynie z obawy o konsekwencje.
3,5Podnosi swój profesjonalizm w sposób jedynie zapewniający bieżące wykonywanie zadań.
4,0Podnosi swój profesjonalizm w sposób aktywny, w miarę konieczności.
4,5Podnosi swój profesjonalizm w sposób aktywny, przewidując z wyprzedzeniem kierunek działań.
5,0Podnosi swój profesjonalizm w sposób aktywny, przewidując z wyprzedzeniem kierunek działań. Dodatkowo, jest aktywny środowiskowo, wymienia doświadczenia w środowisku akademickim..

Literatura podstawowa

  1. Bertil Schmidt, Bioinformatics: High Performance Parallel Computer Architectures, CRC Press, Boca Raton, FL 33487-2742, 2011, ISBN 978-1-4398-1488-8

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Użycie narzędzi programowanie CUDA GPU.3
T-L-2Wykonanie podstawowej aplikacji obliczeniowej, zrównoleglonej, wraz z wizulaizacją, z użyciem CUDA GPU.2
T-L-3Użycie narzędzi syntezy i konfiguracji FPGA.2
T-L-4Implementacja procedury obliczeniowej w strukturach FPGA.2
T-L-5Implementacja algorytmu wyszukiwania sekwencji DNA lub proteinowejj.2
T-L-6Implementacja elementarnego, rekonfigurowalnego systemu neuronowego.2
T-L-7Implementacja elementarnego systemu ewoluującego.2
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Dziedziny stosowalności: obliczenia wielkiej mocy w symulacji procesów biologicznych i w medycynie.3
T-W-2Architektura systemów hybrydowych: ujednolicona zasada prowadzenia obliczeń bez względu na domenę implementacji fizycznej systemu, obliczenia analogowe, obliczenia tzw. cyfrowe, równoległość obliczeń, rekonfigurowalność prowadzenia obliczeń, wieloprocesorowość, hybrydyzacja domeny obliczeniowej.2
T-W-3Sprzęt obliczeniowy: mikroprocesory, układy wielordzeniowe, układy FPGA, analogowe jednostki obliczeniowe. 4) Systemy hybrydowe: ziarnistość prowadzenia obliczeń, systemy małej skali (wbudowane), akceleratory obliczeniowe systemów standardowych, superkomputery.2
T-W-4Obliczenia w biologii: analiza genotypów, wyszukiwanie i korelacja wzorców molekularnych, obliczenia przesiewowe itd.2
T-W-5Obliczenia w medycynie: ekstrakcja informacji medycznej z obrazu, analiza odstępstw patogennych, wspomaganie w diagnostyce itd.2
T-W-6Widzenie maszynowe: obliczeniowy model postrzegania 3D, technologie sensorowe, pozyskiwanie danych w eksperymencie i diagnostyce.2
T-W-7Bioinformatyczne algorytmy równoległe realizowane w standardzie CUDA, z użyciem GPU.2
T-W-8Porównywanie i wyszukiwanie sekwencji DNA lub proteinowej z wykorzystaniem FPGA.2
T-W-9Porównywanie sekwencji proteinowych łacząc wielowątkowy proces obliczeniowy w technologii GPU oraz FPGA.2
T-W-10Przeszukiwanie bazy danych z wykorzystaniem z wykorzystaniem modeli Markowa na bazie procesorów wielordzeniowych oraz rekonfigurowalnych.2
T-W-11Rekonfigurowalne systemy neuronowe.2
T-W-12Systemy ewoluujące: wzorce biologiczne, systemy autonomicznie adoptujące algorytm obliczeniowy stosownie do wymagań zewnętrznych, systemy gromadzące wiedzę.2
25

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Ugruntowanie wiedzy będącej rezultatem prowadzonych kolejno ćwiczeń laboratoryjnych.15
A-L-2Opracowanie wyników i wniosków po realizacji kolejnych ćwiczeń.15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Repetytorium zakresu materiału na danym etapie realizowanego wykładu.15
A-W-2Studia literaturowe zagadnień nie objętych bezpośrednio wykładem.15
A-W-3Analiza algorytmów oraz kodu syntezy systemów hybrydowego prowadzenia obliczeń.30
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BIB-S-D28_W01Zna wybrane metody i techniki dotyczące podstaw komputerowego wspomagania, na drodze obliczń implementowanych hybrydowo, złożonych obliczeń służących do modelowania zjawisk i procesów biologicznych. Aby efektywnie implementować zadania obliczeniowe w strukturach typu hybrydowego (wieloprocesory + FPGA), niezbędne jest poznanie zasad przenoszenia działń matematycznych, za posrednictwem narzędzi informatycznych, do sfery implementacyjnej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_W16zna wybrane metody i techniki dotyczące podstaw komputerowego wspomagania
BI_1A_W17posiada wiedzę o narzędziach matematycznych i informatycznych, wykorzystywanych w analizach biologicznych i bioinformatycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_W02w interpretacji zjawisk i procesów przyrodniczych opiera się na podstawach empirycznych, rozumiejąc w pełni znaczenie metod matematycznych i statystycznych
P1A_W04ma wiedzę w zakresie najważniejszych problemów z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zna ich powiązania z innymi dyscyplinami przyrodniczymi
P1A_W05ma wiedzę w zakresie podstawowych kategorii pojęciowych i terminologii przyrodniczej oraz ma znajomość rozwoju dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i stosowanych w nich metod badawczych
P1A_W06ma wiedzę w zakresie statystyki i informatyki na poziomie pozwalającym na opisywanie i interpretowanie zjawisk przyrodniczych
P1A_W07ma wiedzę w zakresie podstawowych technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W06ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W08ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W01ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
InzA_W03ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Wykazanie, że nawet najbardziej złożone obliczenia w dziedzinie bioinformatyki, realizowane poprzednio z użyciem superkomputerów, mogą być obecnie wykonywane na platformie standardowego, odpowiednio uzupełnionego, komputera klasy PC.
Treści programoweT-W-1Dziedziny stosowalności: obliczenia wielkiej mocy w symulacji procesów biologicznych i w medycynie.
T-W-2Architektura systemów hybrydowych: ujednolicona zasada prowadzenia obliczeń bez względu na domenę implementacji fizycznej systemu, obliczenia analogowe, obliczenia tzw. cyfrowe, równoległość obliczeń, rekonfigurowalność prowadzenia obliczeń, wieloprocesorowość, hybrydyzacja domeny obliczeniowej.
T-W-3Sprzęt obliczeniowy: mikroprocesory, układy wielordzeniowe, układy FPGA, analogowe jednostki obliczeniowe. 4) Systemy hybrydowe: ziarnistość prowadzenia obliczeń, systemy małej skali (wbudowane), akceleratory obliczeniowe systemów standardowych, superkomputery.
T-W-4Obliczenia w biologii: analiza genotypów, wyszukiwanie i korelacja wzorców molekularnych, obliczenia przesiewowe itd.
T-W-5Obliczenia w medycynie: ekstrakcja informacji medycznej z obrazu, analiza odstępstw patogennych, wspomaganie w diagnostyce itd.
T-W-6Widzenie maszynowe: obliczeniowy model postrzegania 3D, technologie sensorowe, pozyskiwanie danych w eksperymencie i diagnostyce.
T-W-7Bioinformatyczne algorytmy równoległe realizowane w standardzie CUDA, z użyciem GPU.
Metody nauczaniaM-1Metoda podająca; w zastosowaniu do wykładu.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena formująca, prowadzona na podstawie zaangażowania i postępów studenta w trakcie prowadzenia ćwiczeń laboratoryjnych.
S-3Ocena podsumowująca: W zakresie kursu; na podstawie oceny podsumowującej całości wiedzy w zakresie wykładu oraz efektów pracy w ramach zajęć laboratoryjnych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Brak elementarnej wiedzy
3,0Elementarna wiedza przedmiotu.
3,5Elementarna wiedza przedmiotu zelementami wnioskowania.
4,0Podstawowa wiedza przedmiotu ze zdolnością wnioskowania, kojarzenia problemów i rozwiązywania podstawowych zadań problemowych.
4,5Znaczna wiedza przedmiotu ze zdolnością wnioskowania, kojarzenia problemów i rozwiązywania zadań problemowych.
5,0Kompletna wiedza przedmiotu w zakresie wykładanycm, ze zdolnością wnioskowania, kojarzenia problemów, rozwiązywania zadań algorytmicznych, także ze zdolnością dokonywania oceny porównawczej oraz wartościującej.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BIB-S-D28_U01W obliczeniach dużej mocy typu hybrydowego niezbędne jest posiadanie umiejętności programowania w różnych środowiskach narzędziowych. Środowiska te będą się rónić w zależności, czy działania obliczeniowe będą wykonywane w strukturach wieloprocesorowych (wielordzeniowych), czy w strukturach rekonfigurowalnych (FPGA).
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_U09stosuje techniki programowania i języki odpowiednio do przedstawionego problemu, korzysta z wiedzy o różnicach w możliwościach zastosowań środowiska programistycznego, potrafi pod nadzorem opiekuna wykonać aplikację służącą do analizy danych biologicznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_U01stosuje podstawowe techniki i narzędzia badawcze w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
P1A_U03wykorzystuje dostępne źródła informacji, w tym źródła elektroniczne
P1A_U04wykonuje zlecone proste zadania badawcze lub ekspertyzy pod kierunkiem opiekuna naukowego
T1A_U02potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach
T1A_U05ma umiejętność samokształcenia się
T1A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U15potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA_U07potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
InzA_U08potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Cel przedmiotuC-2Nabycie przez studentów umiejętności wdrażania złożonych algorytmów z dziedziny bioinformatyki na platformie hybrydowej, bazującej na typowym komputerze PC, a wykorzystującej dodatkowo GPU oraz FPGA.
Treści programoweT-W-8Porównywanie i wyszukiwanie sekwencji DNA lub proteinowej z wykorzystaniem FPGA.
T-W-9Porównywanie sekwencji proteinowych łacząc wielowątkowy proces obliczeniowy w technologii GPU oraz FPGA.
T-W-10Przeszukiwanie bazy danych z wykorzystaniem z wykorzystaniem modeli Markowa na bazie procesorów wielordzeniowych oraz rekonfigurowalnych.
T-W-11Rekonfigurowalne systemy neuronowe.
T-W-12Systemy ewoluujące: wzorce biologiczne, systemy autonomicznie adoptujące algorytm obliczeniowy stosownie do wymagań zewnętrznych, systemy gromadzące wiedzę.
T-L-1Użycie narzędzi programowanie CUDA GPU.
T-L-2Wykonanie podstawowej aplikacji obliczeniowej, zrównoleglonej, wraz z wizulaizacją, z użyciem CUDA GPU.
T-L-3Użycie narzędzi syntezy i konfiguracji FPGA.
T-L-4Implementacja procedury obliczeniowej w strukturach FPGA.
T-L-5Implementacja algorytmu wyszukiwania sekwencji DNA lub proteinowejj.
T-L-6Implementacja elementarnego, rekonfigurowalnego systemu neuronowego.
T-L-7Implementacja elementarnego systemu ewoluującego.
Metody nauczaniaM-2Metoda programowana; w zastosowaniu do ćwiczeń laboratoryjnych z użyciem komputera oraz programowalnych urządzeń rozbudowy (GPU, FPGA).
M-3Metoda praktyczna; w odniesieniu do ćwiczeń laboratoryjnych.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: W zakresie zajęć laboratoryjnych, określana na podstawie zebranych, bieżących ocen formuujących w ramach ćwiczeń laboratoryjnych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie nabył jakich kolwiek umiejętności praktycznych.
3,0Posiada minimalne umiejętności związane z konfigurowaniem i programowaniem typowych konfiguracji systemów hybrydowych wielkiej mocy.
3,5Posiada umiejętności związane z konfigurowaniem i programowaniem typowych konfiguracji systemów hybrydowych wielkiej mocy wraz z umiejętnością dokonywania odpowiednich testów weryfikujących.
4,0Posiada pełne umiejętności związane z konfigurowaniem i programowaniem typowych konfiguracji systemów hybrydowych wielkiej mocy wraz z umiejętnością dokonywania odpowiednich testów weryfikujących. Umie zasymulować oraz dokonać sysntezy komputerowej poziomu systemu dla systemu hybrydowego..
4,5Posiada pełne umiejętności związane z konfigurowaniem i programowaniem typowych systemów hybrydowych wielkiej mocy obliczeniowej wraz z umiejętnością dokonywania odpowiednich testów weryfikujących. Umie zasymulować oraz dokonać sysntezy komputerowej poziomu systemu dla systemu hybrydowego oraz dokonać oceny jakościowej i ilościowej.
5,0Posiada biegłe umiejętności związane z konfigurowaniem i programowaniem typowych konfiguracji systemów hybrydowych wielkiej mocy obliczeniowej wraz z umiejętnością dokonywania odpowiednich testów weryfikujących. Umie zasymulować oraz dokonać sysntezy komputerowej poziomu systemu dla systemu hybrydowego oraz dokonać oceny jakościowej i ilościowej. Potrafi dokonać wyboru właściwego rozwiązania stosowanie do postawionego zadania.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BIB-S-D28_K01Hybrydowe obliczenia wielkiej mocy są silnym narzędziem do szybkiej weryfikacji tez dotyczących procesów biologicznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_K02wykazuje zrozumienie podstawowych zjawisk i procesów biologicznych, a przy ich interpretacji opiera się na podstawach empirycznych dostrzegając rolę metod matematycznych i statystycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie
P1A_K04prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
Cel przedmiotuC-1Wykazanie, że nawet najbardziej złożone obliczenia w dziedzinie bioinformatyki, realizowane poprzednio z użyciem superkomputerów, mogą być obecnie wykonywane na platformie standardowego, odpowiednio uzupełnionego, komputera klasy PC.
Treści programoweT-W-1Dziedziny stosowalności: obliczenia wielkiej mocy w symulacji procesów biologicznych i w medycynie.
T-W-2Architektura systemów hybrydowych: ujednolicona zasada prowadzenia obliczeń bez względu na domenę implementacji fizycznej systemu, obliczenia analogowe, obliczenia tzw. cyfrowe, równoległość obliczeń, rekonfigurowalność prowadzenia obliczeń, wieloprocesorowość, hybrydyzacja domeny obliczeniowej.
T-W-3Sprzęt obliczeniowy: mikroprocesory, układy wielordzeniowe, układy FPGA, analogowe jednostki obliczeniowe. 4) Systemy hybrydowe: ziarnistość prowadzenia obliczeń, systemy małej skali (wbudowane), akceleratory obliczeniowe systemów standardowych, superkomputery.
T-W-4Obliczenia w biologii: analiza genotypów, wyszukiwanie i korelacja wzorców molekularnych, obliczenia przesiewowe itd.
T-W-5Obliczenia w medycynie: ekstrakcja informacji medycznej z obrazu, analiza odstępstw patogennych, wspomaganie w diagnostyce itd.
Metody nauczaniaM-1Metoda podająca; w zastosowaniu do wykładu.
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: W zakresie kursu; na podstawie oceny podsumowującej całości wiedzy w zakresie wykładu oraz efektów pracy w ramach zajęć laboratoryjnych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie wykazuje zaangażowania w poszerzaniu wiedzy i doskonaleniu umiejętności w zakresie techniki systemów hybrydowych
3,0Wykazuje elementarną skłonność do poprawiania swoich kompetencji w zakresie techniki systemów hybrydowych jedynie z obawy o konsekwencje.
3,5Podnosi swój profesjonalizm w sposób jedynie zapewniający bieżące wykonywanie zadań.
4,0Podnosi swój profesjonalizm w sposób aktywny, w miarę konieczności.
4,5Podnosi swój profesjonalizm w sposób aktywny, przewidując z wyprzedzeniem kierunek działań.
5,0Podnosi swój profesjonalizm w sposób aktywny, przewidując z wyprzedzeniem kierunek działań. Dodatkowo, jest aktywny środowiskowo, wymienia doświadczenia w środowisku akademickim..