5.00 crédits
30.0 h + 15.0 h
Q2
Enseignants
Riviere Etienne;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Thèmes abordés
Ce cours traite d'un sujet avancé spécifique ou d'une sélection des sujets d'intérêt actuellement au niveau de la recherche dans le domaine du génie logiciel.
Le sujet (s) peut (peuvent) varier d'année en année, et sera choisi parmi une variété de domaines d'ingénierie logicielle tels que l'informatique de données à forte intensité, l'analyse de logiciels, le développement et l'analyse de grands systèmes évolutifs de logiciels, les techniques liées aux grandes quantités de données, la fouille du code des logiciels , les systèmes de recommandation de logiciels, la visualisation de logiciels, les nouvelles technologies de programmation, les exigences de logiciels et l'analyse logicielle, l'ingénierie logicielle basée sur des modèles, la gestion de la configuration de logiciel, les processus d'ingénierie logicielle, les outils et méthodes de génie logiciel, les tests et la qualité des logiciels, etc.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
| 1 |
Eu égard au référentiel AA du programme « Master ingénieur civil en informatique », ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants :
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Contenu
Ce cours aborde la problématique de la programmation passant à l'échelle pour les architecture multi-processeurs et multi-cœurs modernes.
Dans une courte première partie, le cours aborde les éléments de théorie et les modèles de cohérence, et permet la compréhension des enjeux liés à la programmation concurrente en environnement en mémoire partagée. L'emphase est mise sur les aspects liés à la performance et au passage à l'échelle (utilisation de nombreux cœurs).
Le reste du cours passe en revue un ensemble de techniques algorithmiques pour la construction de structures de données concurrentes en mémoire partagée passant à l'échelle, et étudie leurs implications en termes de performance sur les architectures modernes, en prenant en compte la hiérarchie mémoire, les protocoles de cohérence, ou les accès mémoire non uniformes (NUMA).
Le cours est accompagné d'une série de travaux pratiques sur une machine multi-cœurs, au cours desquels les étudiant·e·s évaluent la performance et le coût de divers algorithmes et structures de données concurrents.
Dans une courte première partie, le cours aborde les éléments de théorie et les modèles de cohérence, et permet la compréhension des enjeux liés à la programmation concurrente en environnement en mémoire partagée. L'emphase est mise sur les aspects liés à la performance et au passage à l'échelle (utilisation de nombreux cœurs).
Le reste du cours passe en revue un ensemble de techniques algorithmiques pour la construction de structures de données concurrentes en mémoire partagée passant à l'échelle, et étudie leurs implications en termes de performance sur les architectures modernes, en prenant en compte la hiérarchie mémoire, les protocoles de cohérence, ou les accès mémoire non uniformes (NUMA).
Le cours est accompagné d'une série de travaux pratiques sur une machine multi-cœurs, au cours desquels les étudiant·e·s évaluent la performance et le coût de divers algorithmes et structures de données concurrents.
Méthodes d'enseignement
- Cours magistraux
- Lectures et / ou production de courtes vidéos
- Séances pratiques
- Mini-projet
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
Modes d'évaluation :
L'évaluation des travaux soumis (projets, travaux pratiques, travail individuel, et de manière générale toute activité donnant lieu à évaluation) est basé sur la matériel (code, rapports, et tout autre matériel) soumis par l'étudiant·e, accompagné sur demande du profeseur par un examen oral complémentaire.
- Projets et contrôle continu (50% de la note finale)
- Réalisation d'un travail individuel :
- Pertinence et qualité du retour fourni aux autres étudiants dans le cadre d'un processus de revue par les pairs (10% de la note finale)
- Quotation du travail rendu par l'étudiant·e elle/lui-même (40% de la note finale)
L'évaluation des travaux soumis (projets, travaux pratiques, travail individuel, et de manière générale toute activité donnant lieu à évaluation) est basé sur la matériel (code, rapports, et tout autre matériel) soumis par l'étudiant·e, accompagné sur demande du profeseur par un examen oral complémentaire.
Autres infos
Tout le matériel de cours pertinent et les diapositives, ainsi que des informations pratiques relatives au cours seront accessibles sur Moodle, qui sera également le principal moyen de communication entre l'enseignant (s) et les étudiants.
Bibliographie
The Art of Multiprocessor Programming, Maurice Herlihy and Nir Shavit, Morgan Kaufmann. ISBN 978-0-12-370591-4.
UCL library reference 10.620.426
UCL library reference 10.620.426
Faculté ou entité
en charge
en charge
INFO
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Master [120] : ingénieur civil en informatique
Master [120] en sciences informatiques
Master [120] : ingénieur civil en science des données
Master [120] en science des données, orientation technologies de l'information