課程大綱

課程資訊

課程名稱

平行與分散式程式設計
Parallel and Distributed Programming

開課學期

101-2

授課對象

電機資訊學院資訊網路與多媒體研究所

授課教師

洪士灝

課號

CSIE7210

課程識別碼

922 U3970

班次

學分

全/半年

半年

必/選修

選修

上課時間

星期三2,3,4(9:10~12:10)

上課地點

資101

備註

限學士班四年級以上
總人數上限：30人

Ceiba 課程網頁

http://ceiba.ntu.edu.tw/1012pdp_grad

課程簡介影片

核心能力關聯

核心能力與課程規劃關聯圖

課程大綱

為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印

課程概述

『平行與分散式程式設計』為運用多處理機系統與雲端運算平台所必備的知識與技能，本課程教授平行程式設計與分散式雲端運算相關技術，包括常見的平行與分散式程式設計語言，如MPI, OpenMP, CUDA, MapReduce等，使學生能應用多處理機系統與雲端運算平台。本課程為大學部高年級與研究所選修課程，除了課程講授之外，也要求學生自行研讀教材，進行實驗，尋找研究題材，以及完成期末專題。

課程目標

本課程的目標在於讓修課同學：
- 學習平行化程式及演算法
- 使用平行程式語言開發程式
- 在雲端計算平台實作平行化程式，以瞭解雲端計算相關之效能要素
- 培養尋找研究題材與進行研究之專業能力

課程要求

本課程為大學部高年級與研究所選修課程，除了課程講授之外，也要求學生自行研讀教材，進行實驗，以及設計期末專題。學生需具備下列課程基礎：
- 計算機結構
- 程式設計
- 作業系統

預期每週課後學習時數

Office Hours

指定閱讀

參考書目

1. Hesham El-Rewini and Mostafa Abo-El-Barr, Advanced Computer Architecture and Parallel Processing, Wiley, 2005
2. Jason Sanders and Edward Kandrot, CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming, Addison-Wesley, 2011
3. Jimmy Lin and Chris Dyer. Data-Intensive Text Processing with MapReduce. Morgan and Claypool Publishers, 2010.

評量方式
(僅供參考)

No.	項目	百分比	說明
1.	Final Project	30%
2.	Midterm Exam	30%
3.	Exercises	30%
4.	Participation	10%

課程進度

週次	日期	單元主題
第1週	02/20	Introduction
第2週	02/27	Basic Parallel Computing and Program Analysis
第3週	03/13	1. Program Analysis (continued) <br> 2. Parallel Computing Research
第4週	03/06	Parallel Computing Research (Lec.4) & Shared Memory Programming/OpenMP (Lec.5)
第5週	03/23	Shared Memory Programming with Threads (Lecture 6)
第6週	03/27	Linux Kernel Threads(I)
第7週	04/03	Vacation
第8週	04/10	Linux Kernel Threads (II)
第9週	04/17	Performance Optimization (I)
第10週	04/24	Performance Optimization (II)
第11週	05/01	Performance Optimization (III)
第12週	05/08	MPI Programming
第13週	05/15	MapReduce