DERS BİLGİLERİ
Ders Kodu Yarıyıl Ders Süresi Kredi AKTS
Parallel Computer Architecture EE   654 2 3 3 6

Ön Koşul Dersleri
Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar None

Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Yüksek Lisans
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Koordinatörü Prof. Dr. Mehmet Fatih AKAY
Dersi Verenler
 
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
Olasılık ile ilgili kavramların tanıtımı ve olaylarla ilişkilendirilmesi.
Dersin İçeriği
Bilgisayar Mühendisliği için Rasgele Değişkenler ve Prosesler, Olasılık, koşullu olasılık, Bernoulli denemeleri, rasgele değişken kavramı, dağılım ve yoğunluk fonksiyonları, özel rasgele değişkenler, koşullu dağılımlar, bir rasgele değişkenli fonksiyonlar, ortalama ve varyans, iki rasgele değişkenli fonksiyonlar, koşullu beklenen değer, stokastik prosesler, stokastik girişli sistemler, güç spektrumu, ayrık zamanlı prosesler, poisson prosesi.

Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Paralel yazılımlardaki verimsizlikleri tespit etme ve adresleme
2) Çoklu paralel platformlar için yazılım tasarlamak ve değerlendirme.
3) Paylaşılan hafıza için donanım tasarımı ve değerlendirilmesi
4)
5)
6)
7)
8)
9)
10)
11)
12)
13)
14)
15)


DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI
NoTemel öğrenme KazanımlarıKatkı Düzeyi
12345
1
Elektrik-elektronik mühendisliğinin temellerini oluşturan dalların en az birinde, bilgi düzeyini lisans düzeyinin ötesine çıkararak uzmanlaşabilme.
X
2
Uzmanlaştığı alanın içerdiği tüm konuların birlikte oluşturduğu bütünlüğü kavrayabilme.
X
3
Uzmanlaştığı alandaki mevcut bilimsel literatüre hakim olabilme ve takip edebilme
X
4
Alanının, ilişkili olduğu diğer dallarla olan disiplinlerarası etkileşimini kavrayabilme
X
5
Kuramsal veya deneysel çalışma yapma becerisine sahip olabilme
6
Araştırma sonucunda edinilen bilgileri derleyerek bütünlüklü bir bilimsel metin oluşturabilme
X
7
Tez konusu üzerinde, danışmanının belirlediği çerçeve içinde, konunun gerektirdiği mantıksal bütünlüğe uygun olarak, programlı bir şekilde çalışabilme.
8
Bilimsel veri tabanlarında literatür araştırması yapabilme; özelde, veri tabanlarını uygun ve doğru şekilde tarama ve listelenen unsurları değerlendirme, kategorize edebilme.
X
9
Uzmanlık alanında İngilizce olarak yazılmış bir bilimsel metni rahatlıkla okuyup anlayacak düzeyde İngilizce bilme
X
10
Uzmanlıştığı konudaki bilgileri, bir sunum formatında derleyip, anlaşılır ve etkin bir şekilde sunabilme.
X
11
Bildiği bir programlama dilinde genelde belirli bir amaca yönelik, özelde uzmanlık alanı ile ilgili olan bir bilgisayar programı yazabilme
X
12
Alanı ile ilgili sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda yol gösterici olabilme, insiyatif alabilme
X
13
Uygun bir dil ve tarz ile insanlarla iletişim kurabilme
X
14
Uzmanlık alanı ile ilgili konularda proje, politika, süreç üretebilme ve bu öğeleri değerlendirme
X
15
Mevcut araştırma deneyimine dayanarak yeni konularda da araştırma yapabilme
X

DERS AKIŞI
HaftaKonularÖn Hazırlık Yöntem
1 Paralellik biçimleri 1. konu
2 Paralel programlama modelleri 1. konu
3 Önbellek tutarlılığı 1. konu
4 Hafıza tutarlılığı 2. konu
5 Senkronizasyon I 2. konu
6 Senkronizasyon II 2. konu
7 Sınav Öncesi Tekrar 2. konu
8 Ara Sınav
9 sınav degerlendirme 3. konu
10 Arabağlantı ağları 3. konu
11 Arabağlantı ağları Yazılım verimliliği optimizasyonu 3. konu
12 Yazılım verimliliği optimizasyonu 4. konu
13 Yazılım verimliliği optimizasyonu örnegi 4. konu
14 GPU mimarisi programlama 4. konu
15 Örnek problemler 4. konu
16-17 Yarıyıl Sonu Sınavları

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar