19M111RIP - Razvoj i primena računarskih akceleratora

Specifikacija predmeta
Naziv		Razvoj i primena računarskih akceleratora
Akronim		19M111RIP
Studijski program
Modul
Tip studija
Nastavnik (predavač)		doc. dr Živojin Šuštran prof. dr Veljko Milutinović
Nastavnik/saradnik (vežbe)		doc. dr Živojin Šuštran prof. dr Veljko Milutinović
Nastavnik/saradnik (DON)		doc. dr Živojin Šuštran
Broj ESPB		6.0	Status predmeta	izborni
Uslovljnost drugim predmetima		Nema.
Ciljevi izučavanja predmeta		Cilj predmeta je da se studenti upoznaju sa savremenim načinom razvoja računarskih akceleratora (RA) i steknu teorijsko i praktično znanje za analizu, razvoj, implementaciju i testiranje RA. Naučiti studente da prepoznaju kada RA mogu da postignu ubrzanja u odnosu na procesore opšte namene, uz manju potrošnju električne energije., kao i kako da iskoriste veću fleksibilnost RA.
Ishodi učenja (stečena znanja)		Očekuje se da će studenti razviti sposobnost da razumeju i samostalno razvijaju savremene sisteme zasnovane na računarskim akceleratorima (RA). Takođe, očekuje se da će studenti razviti sposobnost da programiraju RA na višim nivoima apstrakcije, kao i da porede različite paradigme po parametrima kao što su brzina i potrošnja energije.
Sadržaj predmeta
Link ka stranici predmeta		https://rti.etf.bg.ac.rs/rti/ms1rip/
Sadržaj teorijske nastave		Predmet analizira razvoj super računara, definiše DataFlow (DF) paradigmu za razvoj računarskih akceleratora, predstavlja njene prednosti i upoznaje studente sa DF programskim modelom. Predmet pokriva sve faze razvoja sistema na bazi DF paradigme: dizajn algoritma, kompilacija programa, sistemski softver za korišćenje akceleratora, metode za ubrzavanje algoritama i metode za smanjenje potrošnje energije.
Sadržaj praktične nastave		Praktična nastava uključuje analizu alata za razvoj programa na DataFlow računarskim akceleratorima. Na praktičnim vežbama studenti se upoznaju sa nizom primera primene računarskih akceleratora u sledećim oblastima: matematička algoritmika, obrada slike, mašinsko učenje, tenzorski račun. Individualni domaći zadaci: razvoj i testiranje računarskog akceleratora za računski zahtevnih problema.
Literatura
Stojanovic, S., Bojic, D., Bojovic, M., "An Overview of Selected Heterogeneous and Reconfigurable Architectures," Advances in Computers, 2015 Korolija, N., Popovic, J., Cvetanovic, M., Bojovic, M., "Dataflow-Based Parallelization of Control-Flow Algorithms," Advances in Computers, 2017 Milutinovic, V., et al, "DataFlow SuperComputing Essentials," Springer, 2017 Flynn, M., Mencer, O., Milutinovic, V., et al, “Moving from PetaFlops to PetaData,” Communications of the ACM, 2013 Milutinovic, V., "Mapping of neural networks on the honeycomb architecture," Proceedings of the IEEE, 1989
Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
Predavanja	Vežbe	DON	Studijski i istraživački rad	Ostali časovi
2	2	1
Metode izvođenja nastave		Predavanja se drže uz elektronske prezentacije. Na predavanjima se uvode koncepti i izlaže definicija računarskih akceleratora. Na auditornim vežbama demonstriraju se praktični primeri razvoja DataFlow računarskih akceleratora. Predmet uključuje nekoliko domaćih zadataka iz oblasti: matematička algoritmika, obrada slike, mašinsko učenje i tenzorski račun.
Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
Predispitne obaveze		Poena	Završni ispit	Poena
Aktivnosti u toku predavanja		0	Pismeni ispit	0
Praktična nastava		0	Usmeni ispit	30
Projekti		70
Kolokvijumi		0
Seminari		0