AVAC - PRESENCIAL 65
(A) COMPUTACIÓN PARALELA GRUPO - 1
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General
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Grupos de Trabajo
UNIDAD 1 - Computación de alto rendimiento
Introducción
Análisis de Algoritmos Paralelos
Arquitecturas y modelos de Programación Paralela
UNIDAD 2 - Arquitectura para aplicaciones paralelas.
Computación Heterogénea
Paralelismo basado en GPU
montecarlo
montecarloNumba
multMat
Regresión Logística Numba
Numba con GPU
numbaCudaMemoriaCompartida
cudaGpuMemoriaCompartida
Introducción a Cuda
Ejecutar CUDA desde Colab
sumaCuda
UNIDAD 3 - Desarrollo de aplicaciones paralelas
Introducción Apache Spark
Spark en Colab-Intro
Transformaciones en Spark
data(1)(1)
Acciones en RDD
data(2)(2)
Cluster con Spark
input
wordcount
Pyspark SQL
Spaark con HDFS Docker compose
UNIDAD 4 - Técnicas de clustering para análisis de datos
ConfigApacheSparkHDFS
cluster-spark-key
yellow tripdata 2015-01
jupyter AWS
ML SPARK-1
Ejemplo Summarizer Mlib
ejemploLinearRegression
Actividades Calificadas
Presentación 1 Top 500
Taller de Arquitecturas INTEL - AMD y ARM
Taller de Evaluación de Algoritmos Paralelos
Evaluación Unidad 1
Presentación de Gestión de Memoria
Trabajo en Clase
Multiplicación de Matrices con y sin memoria compartida usando Numba y CUDA
Multiplicación de Matrices usando CUDA
Multiplicación Matrices CUDA con memoria compartida
Taller CUDA
Trabajo en Clase (Ejercicios RDD con Spark)
Trabajo en Clase Transformaciones
Trabajo en Clase Acciones en Apache Spark
Tarea de Apache Spark
Crear un modelo de Regresión Logística
Trabajo en Clase MLIB
Proyecto Final primera parte
Proyecto final Segunda Parte
Actividades de Recuperación
Recuperación (Pregunta Práctica)
Implementar un Algoritmo de Procesamiento de Imágenes usando GPU
Rubricas
Rubrica Presentaciones
Rubrica Talleres
Rubricas Evaluaciónes
rubrica presentaciones
rubrica ejercicios clase
rubrica talleres
Exámenes
Examen Primer Parcial
Examen Segundo Parcial
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(65) 2024 - 2025
PRESENCIAL
QUITO
SUR
COMPUTACIÓN
8º NIVEL
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Resumen
(A) COMPUTACIÓN PARALELA GRUPO - 1
Profesor:
JULIO RICARDO PROAÑO ORELLANA