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Opções

Computação de Alto Desempenho

Código:

BINF021

Sigla:

CAD

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Informática

Ocorrência: 2020/2021 - 2S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Matemática e Informática
Curso/CE Responsável:	Licenciatura em Bioinformática

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
BINF	25	Plano Estudos 2016	2	-	5	52,5	135

Docência - Responsabilidades

Docente	Responsabilidade
António Leonardo Gonçalves	Responsável

Docência - Horas

Ensino Teórico-Prático:

3,00

Tipo	Docente	Turmas	Horas
Ensino Teórico-Prático	Totais	1	3,00
Ensino Teórico-Prático	António Leonardo Gonçalves		3,00

A ficha foi alterada no dia 2021-06-01.

Campos alterados: Fórmula de cálculo da classificação final, Componentes de Avaliação e Ocupação, Tipo de avaliação

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Esta UC tem como principais objetivos oferecer ao estudante uma visão global do paradigma da programação.

No fim da unidade curricular o estudante deverá ser capaz de:

Compreender o funcionamento do sistema operativo.

Compreender como se processa a comunicação entre computadores.

Compreender o conceito de processamento paralelo e distribuído como forma de aumentar o desempenho na gestão e análise de dados.

Desenvolver algoritmos e modelos que permitam resolver problemas que explorem a gestão da concorrência, da distribuição e do paralelismo.

Reconhecer as diferentes arquiteturas de hardware de suporte ao funcionamento destes algoritmos.

Resultados de aprendizagem e competências

Não aplicável

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Presencial

Programa

Noções Básicas de Sistemas Operativos

Noções Básicas de Redes de Computadores

Introdução ao conceito de processamento paralelo e à computação distribuída.

Principais aplicações e motivação.

Introdução à computação de alto desempenho.

Bibliografia Obrigatória

Andrew S. Tanenbaum and Herbert Bos.; Modern Operating Systems, Prentice Hall , 2020
P. Pacheco,; An Introduction to Parallel Programming", Press, Upper Saddle River,, 2020

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Os estudantes vão dispor de um conjunto de fichas, a partir do Moodle, para consolidar a aprendizagem, sendo algumas resolvidas em sala de aula e outras realizadas em trabalho autónomo, com posterior supervisão do docente.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Teste	60,00
Trabalho laboratorial	40,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	20,00
Frequência das aulas	40,00
Trabalho laboratorial	40,00
Total:	100,00

Obtenção de frequência

Não aplicável

Fórmula de cálculo da classificação final

Classificação final avaliação continua: 30 % 1º Teste + 30 % 2º Teste + 40 % avaliação Laboratorial

classificação final por exame: 100 % Exame

Melhoria de classificação

Somente no recurso

Observações

Situações de plágio em qualquer avaliação (teste, exame e projeto) serão penalizadas com a anulação do mesmo e encaminhadas para os órgãos competentes para medidas disciplinares.

No caso de avaliações remotas poderá ser solicitada uma discussão oral para validação de competências, com impacto na nota dessa mesmo avaliação

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