Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: grafika komputerowa i systemy multimedialne
Sylabus przedmiotu Kompilatory optymalizujące:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Kompilatory optymalizujące | ||
| Specjalność | inżynieria oprogramowania | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Oprogramowania | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Włodzimierz Bielecki <Wlodzimierz.Bielecki@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Piotr Błaszyński <Piotr.Blaszynski@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Zaliczone przedmioty: Programowanie w językach C, C++, Programowanie równoległe i rozproszone, metody kompilacji, Analiza matematyczna, Algebra liniowa, Architektura komputerów |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Przyswojenie wiedzy i umiejętności niezbędnych do automatycznego zrównoleglania aplikacji równoległych |
| C-2 | Ukształtowanie świadomego rozumowania dokształcania się i odpowiedzialności za wspólne realizowanie projektów w zakresie wytwarzania oprogramowania |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Zrealizowanie projektu dotyczącego automatycznego zownoleglenia programu sekwencyjnego w oparciu o narzebdzie PLUTO oraz narzedzie katedry KIO | 15 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Pojęcie kompilatora optymalizującego. Rodzaje optymalizacji. Pojecie zależności oraz sposoby ich reprezentowania. Metody optymalizacji: transformacje liniowe i afiniczne. | 2 |
| T-W-2 | Zwiększenie lokalności programu na przykładzie mnożenia macierzy, przestrzeń iteracji, zapis matematyczny, wielościan wypukły. | 2 |
| T-W-3 | Kolejność wykonywania iteracji, pojęcie projekcji, rozwiązywanie układów nierówności w liczbach całkowitych, algorytm Fouriera-Motzkina, znalezienie granic pętli przetransformowanej | 2 |
| T-W-4 | Ponowne użycie danych, rodzaje ponownego użycia danych, przestrzeń zerowa macierzy,warunki ponownego użycia danych | 2 |
| T-W-5 | Równoległość pozbawiona synchronizacji, ograniczenia podziału przestrzeni zawierającej obliczenia bez synchronizacji, algorytm znajdowania równoległości pozbawionej synchronizacji | 2 |
| T-W-6 | Tansformacje afiniczne, podstawowe transformacje afiniczne, równoległość drobno-ziarnista, algorytmy znajdowania równoległości drobno-ziarnistej | 2 |
| T-W-7 | Przetwarzanie potokowe, transformacje afiniczne pozwalające na przetwarzanie potokowe, algorytm znajdowania transformacji afinicznych pozwalających na przetwarzanie potokowe | 2 |
| T-W-8 | Algorytmy zwiekszenia lokalności aplikacji sekwencyjnych i rónoległych | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | udział w realizacji projektu | 15 |
| A-P-2 | przygotowanie do realizacj projektu | 32 |
| A-P-3 | Udzał w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć | 2 |
| 49 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Udział w wykładach | 15 |
| A-W-2 | Przygotowanie do egzaminu | 15 |
| A-W-3 | Udzał w konsultacjach i egzaminie | 3 |
| 33 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykad informacyjny/konwersatoryjny |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Ocena stopnia wykonania zadań praktycznych pod koniec każdych laboratoriów |
| S-2 | Ocena formująca: Zaliczenie końcowe poprzez sprawdzenie efektów kształcenia: przedstawienie pytań i ocena odpowiedzi |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D14/02_W01 ma wiedzę w zakresie metod automatycznego zrównoleglenia aplikacji sekwencyjnych | I_2A_W01, I_2A_W04, I_2A_W06, I_2A_W09 | T2A_W01, T2A_W03, T2A_W04, T2A_W07 | C-1 | T-W-1, T-W-4, T-W-2, T-W-5, T-W-6, T-W-3, T-W-7, T-W-8, T-P-1 | M-1 | S-2 |
| I_2A_D14/02_W02 ma rozszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwoju metod automatycznego zrównoleglania aplikacji sekwencyjnych | I_2A_W10 | T2A_W02, T2A_W05 | C-1 | T-W-1, T-W-4, T-W-2, T-W-5, T-W-6, T-W-3, T-W-7, T-W-8, T-P-1 | M-1 | S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D14/02_U01 potrafi rozwiązywać złożone problemy w oparciu o automatyczne tworzenie aplikacji równoległych i rozproszonych | I_2A_U04, I_2A_U08, I_2A_U12 | T2A_U07, T2A_U09, T2A_U12, T2A_U14, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18 | C-1 | T-W-1, T-W-4, T-W-2, T-W-5, T-W-6, T-W-3, T-W-7, T-W-8, T-P-1 | M-2 | S-1 |
| I_2A_D14/02_U02 potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych i indywidualnych dotyczących wytwarzania oprogramowania równoległego | I_2A_U16, I_2A_U03, I_2A_U15 | T2A_U02, T2A_U03, T2A_U05, T2A_U13 | C-1 | T-W-1, T-W-4, T-W-2, T-W-5, T-W-6, T-W-3, T-W-7, T-W-8, T-P-1 | M-2 | S-1 |
| I_2A_D14/02_U03 potrafi posługiwać się literaturą i dokumentacją techniczną do tworzenia aplikacji równoległych i rozproszonych | I_2A_U02 | T2A_U01, T2A_U03, T2A_U04, T2A_U07, T2A_U10 | C-1 | T-W-1, T-W-4, T-W-2, T-W-5, T-W-6, T-W-3, T-W-7, T-W-8, T-P-1 | M-2 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D14/02_K01 ma świadomość współodpowiedzialności za wspólnie realizowane zadania dotyczące zastosowania kompilatorów optymalizujących do automatycznego zrównoleglania aplikacji równoległych | — | — | — | — | — | — |
| I_2A_D14/02_K02 świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą w zakresie kompilatorów optymalizujących | I_2A_K01, I_2A_K02 | T2A_K01, T2A_K04, T2A_K05, T2A_K06, T2A_K07 | C-2, C-1 | T-W-1, T-W-4, T-W-2, T-W-5, T-W-6, T-W-3, T-W-7, T-W-8, T-P-1 | M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D14/02_W01 ma wiedzę w zakresie metod automatycznego zrównoleglenia aplikacji sekwencyjnych | 2,0 | brak wiedzy w zakresie metod automatycznego zrównoleglenia aplikacji sekwencyjnych |
| 3,0 | ma podstawową wiedzę w zakresie metod automatycznego zrównoleglenia aplikacji sekwencyjnych opartych na transformacjach afinicznych | |
| 3,5 | ma podstawową wiedzę w zakresie metod automatycznego zrównoleglenia aplikacji sekwencyjnych opartych na transformacjach afinicznych oraz wie jak zastosować wiedzę do zrównoleglenia prostych pętli programowych | |
| 4,0 | ma szczegółową wiedzę w zakresie metod automatycznego zrównoleglenia aplikacji sekwencyjnych opartych na transformacjach afinicznych oraz wie jak zastosować wiedzę do zrównoleglenia prostych pętli programowych | |
| 4,5 | ma szczegółową wiedzę w zakresie metod automatycznego zrównoleglenia aplikacji sekwencyjnych opartych na transformacjach afinicznych oraz wie jak zastosować wiedzę do zrównoleglenia złożonych pętli programowych | |
| 5,0 | ma szczegółową wiedzę w zakresie metod automatycznego zrównoleglenia aplikacji sekwencyjnych opartych na transformacjach afinicznych oraz wie jak zastosować wiedzę do zrównoleglenia złożonych pętli programowych oraz potrafi udowodnić swoje odpowiedzi | |
| I_2A_D14/02_W02 ma rozszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwoju metod automatycznego zrównoleglania aplikacji sekwencyjnych | 2,0 | brak wiedzy w zakresie metod automatycznego zrównoleglenia aplikacji sekwencyjnych opartych na transformacjach afinicznych |
| 3,0 | ma podstawową wiedzę w zakresie metod automatycznego zrównoleglenia aplikacji sekwencyjnych opartych na transformacjach afinicznych | |
| 3,5 | ma podstawową wiedzę w zakresie metod automatycznego zrównoleglenia aplikacji sekwencyjnych opartych na transformacjach afinicznych oraz wie jak zastosować wiedzę do zrównoleglenia prostych pętli programowych | |
| 4,0 | ma szczegółową wiedzę w zakresie metod automatycznego zrównoleglenia aplikacji sekwencyjnych opartych na transformacjach afinicznych oraz wie jak zastosować wiedzę do zrównoleglenia prostych pętli programowych | |
| 4,5 | ma szczegółową wiedzę w zakresie metod automatycznego zrównoleglenia aplikacji sekwencyjnych opartych na transformacjach afinicznych oraz wie jak zastosować wiedzę do zrównoleglenia złożonych pętli | |
| 5,0 | ma szczegółową wiedzę w zakresie metod automatycznego zrównoleglenia aplikacji sekwencyjnych opartych na transformacjach afinicznych oraz wie jak zastosować wiedzę do zrównoleglenia złożonych pętli programowych oraz potrafi udowodnić swoje odpowiedzi |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D14/02_U01 potrafi rozwiązywać złożone problemy w oparciu o automatyczne tworzenie aplikacji równoległych i rozproszonych | 2,0 | nie potrafi zastosować podstawowych metod automatycznego tworzenie aplikacji równoległych i rozproszonych |
| 3,0 | potrafi rozwiązywać podstawowe problemy w oparciu o zastosowanie narzędzi do automatycznego tworzenia aplikacji równoległych i rozproszonych | |
| 3,5 | potrafi rozwiązywać złożone problemy w oparciu o zastosowanie narzędzi do automatycznego tworzenia aplikacji równoległych i rozproszonych | |
| 4,0 | potrafi rozwiązywać złożone problemy w oparciu o zastosowanie narzędzi do automatycznego tworzenia aplikacji równoległych i rozproszonych i dokonać analizy porównawczej uzyskanych wyników | |
| 4,5 | potrafi rozwiązywać złożone problemy w oparciu o zastosowanie własnych rozwiązań i narzędzi do automatycznego tworzenia aplikacji równoległych i rozproszonych i dokonać analizy porównawczej uzyskanych wyników | |
| 5,0 | potrafi rozwiązywać złożone problemy w oparciu o zastosowanie własnych rozwiązań i alternatywnych narzędzi do automatycznego tworzenia aplikacji równoległych i rozproszonych i dokonać syntez rozwiązań z wielu źródeł | |
| I_2A_D14/02_U02 potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych i indywidualnych dotyczących wytwarzania oprogramowania równoległego | 2,0 | nie rozumie podstawowych zagadnień i nie jest w stanie uczestniczyć w zespołowych pracach projektowych |
| 3,0 | rozumie samodzielnie wybrane podstawowe zagadnienia i potrafi uczestniczyć w zespołowych pracach projektowych | |
| 3,5 | rozumie samodzielnie wszystkie podstawowe zagadnienia i potrafi aktywnie uczestniczyć w zespołowych pracach projektowych | |
| 4,0 | rozumie samodzielnie wszystkie podstawowe zagadnienia i potrafi je stosować w trakcie aktywnego uczestnictwa w zespołowych pracach projektowych | |
| 4,5 | rozumie samodzielnie wszystkie zagadnienia i potrafi analizować proponowane rozwiązania i dodawać istotne propozycje w trakcie aktywnego uczestnictwa w zespołowych pracach projektowych | |
| 5,0 | rozumie samodzielnie wszystkie zagadnienia i potrafi ocenić ich przydatność oraz wyjaśnić innym studentom zagadnienia dotyczące budowy narzędzi umożliwiających automatyczne zrównoleglanie | |
| I_2A_D14/02_U03 potrafi posługiwać się literaturą i dokumentacją techniczną do tworzenia aplikacji równoległych i rozproszonych | 2,0 | nie potrafi zastosować dostępnej dokumentacji technicznej i literatury do tworzenia aplikacji równoległych i rozproszonych |
| 3,0 | potrafi przy pomocy prowadzącego i na podstawie dostępnej dokumentacji zaimplementować proste aplikacje równoległe i rozproszone | |
| 3,5 | potrafi samodzielnie stosować udostępnioną dokumentacje techniczna do implementacji złożonych aplikacji równoległych i rozproszonych | |
| 4,0 | potrafi analizować dostępną dokumentacje techniczna i literaturę jak również poszukiwać skutecznie dodatkowych informacji | |
| 4,5 | potrafi wszystko na ocenę 4,0, proponuje również nowe rozwiązania (np. sposób zapisu konstrukcji języka C++ w sposób zrozumiały dla narzędzia pluto) udokumentowanych rozwiązań | |
| 5,0 | potrafi wszystko na ocenę 4,5, zapoznał się z innymi narzędziami do budowy aplikacji równoległych oraz potrafi porównać stosowane na zajęciach narzędzia (pluto, stepson) z innymi dostępnymi (stepson, omega, samodzielne wykorzystanie isla, llvm) |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D14/02_K01 ma świadomość współodpowiedzialności za wspólnie realizowane zadania dotyczące zastosowania kompilatorów optymalizujących do automatycznego zrównoleglania aplikacji równoległych | 2,0 | Nie potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych dotyczących zastosowania kompilatorów optymalizujących do automatycznego zrównoleglania aplikacji sekwencyjnych |
| 3,0 | Potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych dotyczących zastosowania kompilatorów optymalizujących do automatycznego zrównoleglania aplikacji sekwencyjnych oraz zrealizował swoją część zadania z oceną 3,0 | |
| 3,5 | Potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych dotyczących zastosowania kompilatorów optymalizujących do automatycznego zrównoleglania aplikacji sekwencyjnych oraz zrealizował swoją część zadania z oceną 3,5 | |
| 4,0 | Potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych dotyczących zastosowania kompilatorów optymalizujących do automatycznego zrównoleglania aplikacji sekwencyjnych oraz zrealizował swoją część zadania z oceną 4,0 | |
| 4,5 | Potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych dotyczących zastosowania kompilatorów optymalizujących do automatycznego zrównoleglania aplikacji sekwencyjnych oraz zrealizował swoją część zadania z oceną 4,5 | |
| 5,0 | Potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych dotyczących zastosowania kompilatorów optymalizujących do automatycznego zrównoleglania aplikacji sekwencyjnych oraz zrealizował swoją część zadania z oceną 5,0 | |
| I_2A_D14/02_K02 świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą w zakresie kompilatorów optymalizujących | 2,0 | nie potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych dotyczących zastosowania kompilatorów optymalizujących do automatycznego zrównoleglania aplikacji sekwencyjnych |
| 3,0 | Potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych dotyczących zastosowania kompilatorów optymalizujących do automatycznego zrównoleglania aplikacji sekwencyjnych oraz zrealizował swoją część zadania w oparciu o dokształcenie z oceną 3,0 | |
| 3,5 | Potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych dotyczących zastosowania kompilatorów optymalizujących do automatycznego zrównoleglania aplikacji sekwencyjnych oraz zrealizował swoją część zadania w oparciu o dokształcenie z oceną 3,5 | |
| 4,0 | Potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych dotyczących zastosowania kompilatorów optymalizujących do automatycznego zrównoleglania aplikacji sekwencyjnych oraz zrealizował swoją część zadania w oparciu o dokształcenie z oceną 4,0 | |
| 4,5 | Potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych dotyczących zastosowania kompilatorów optymalizujących do automatycznego zrównoleglania aplikacji sekwencyjnych oraz zrealizował swoją część zadania w oparciu o dokształcenie z oceną 4,5 | |
| 5,0 | Potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych dotyczących zastosowania kompilatorów optymalizujących do automatycznego zrównoleglania aplikacji sekwencyjnych oraz zrealizował swoją część zadania w oparciu o dokształcenie z oceną 5,0 |
Literatura podstawowa
- R. Allen, K. Kennedy, Optimizing compilers, Morgan Kaufmann Publishers, Burlington, 2004
- Alfred V. Aho, Monica S. Lam, Ravi Sethi, Compilers: Principles, Techniques, and Tools 2nd Edition, Addison Wesley, 2006
- W. Bielecki, M . Pałkowski, Ekstrakcja drobno i gruboziarnistej równoległości w pętlach programowych, ZUT w Szczecinie, Szczecin, 2011