Uniwersytet Kazimierza Wielkiego - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Systemy rozproszone

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1300-Inf3SR-NP
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Systemy rozproszone
Jednostka: Kolegium III
Grupy: 3 rok, informatyka, moduł: sieci i systemy rozproszone [NP]
Punkty ECTS i inne: 3.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.
Język prowadzenia: polski
Profil:

ogólnoakademicki

Typ przedmiotu:

moduł zajęć do wyboru

Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2018/19" (zakończony)

Okres: 2018-10-01 - 2019-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 9 godzin więcej informacji
Wykład, 9 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Sebastian Kula
Prowadzący grup: Sebastian Kula
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Zaliczenie na ocenę
Efekty kształcenia modułu zajęć:

W1. Student zna i rozumie podstawowe pojęcia i algorytmy związane z przetwarzaniem równoległym i rozproszonym.

W2. Ma wiedzę o istniejących rozwiązaniach sprzętowych, oprogramowaniu, językach programowania pozwalających na modelowanie i symulację z wykorzystaniem technik przetwarzania równoległego i rozproszonego.

W3. Rozumie zalety stosowania przetwarzania równoległego i rozproszonego w technice i inżynierii i jednocześnie ma wiedzę w zakresie istniejących ograniczeń tych metod.

U1. Potrafi pozyskiwać informacje z internetu, literatury, baz danych i innych źródeł niezbędne w nowej oraz szybko rozwijającej się dziedzinie przetwarzania równoległego.

U2. Ma umiejętność zrównoleglania prostych algorytmów obliczeniowych.

U3. Student potrafi wykorzystać karty GPU i język CUDA C do stworzenia prostego programu wykonującego obliczenia metodami równoległymi i rozproszonymi.

U4. Potrafi zmodyfikować kod programu w języku CUDA C celem optymalizacji wykorzystania zasobów sprzętowych kart GPU w przetwarzaniu równoległym i rozproszonym.

Przedmioty wprowadzające i wymagania wstepne:

podstawy programowania, algorytmy i struktury danych, systemy operacyjne, przetwarzanie równoległe i rozproszone

Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2019/20" (zakończony)

Okres: 2019-10-01 - 2020-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 9 godzin więcej informacji
Wykład, 9 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Piotr Kotlarz, Sebastian Kula
Prowadzący grup: Sebastian Kula
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Zaliczenie na ocenę
Efekty kształcenia modułu zajęć:

W1. Student zna i rozumie podstawowe pojęcia i algorytmy związane z przetwarzaniem równoległym i rozproszonym. (K_W11)

W2. Ma wiedzę o istniejących rozwiązaniach sprzętowych, oprogramowaniu, językach programowania pozwalających na modelowanie i symulację z wykorzystaniem technik przetwarzania równoległego i rozproszonego (K_W13)

W3. Rozumie zalety stosowania przetwarzania równoległego i rozproszonego w technice i inżynierii i jednocześnie ma wiedzę w zakresie istniejących ograniczeń tych metod. (K_W13)

U1. Potrafi pozyskiwać informacje z internetu, literatury, baz danych i innych źródeł niezbędne w nowej oraz szybko rozwijającej się dziedzinie przetwarzania równoległego. (K_U01)

U2. Ma umiejętność zrównoleglania prostych algorytmów obliczeniowych. (K_U07)

U3. Student potrafi wykorzystać karty GPU i język CUDA C do stworzenia prostego programu wykonującego obliczenia metodami równoległymi i rozproszonymi. (K_U07)

U4. Potrafi zmodyfikować kod programu w języku CUDA C celem optymalizacji wykorzystania zasobów sprzętowych kart GPU w przetwarzaniu równoległym i rozproszonym. (K_U011)


Bilans godzin pracy studenta:

9W + 9Lab + 25 studia literaturowe + 25 przygotowanie do laboratorium + 20 przygotowanie się do zaliczenia = 88 godz. pracy = 3 ECTS

Przedmioty wprowadzające i wymagania wstepne:

podstawy programowania, algorytmy i struktury danych, systemy operacyjne, przetwarzanie równoległe i rozproszone

Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2020/21" (zakończony)

Okres: 2020-10-01 - 2021-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 9 godzin więcej informacji
Wykład, 9 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Piotr Kotlarz, Sebastian Kula
Prowadzący grup: Sebastian Kula
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Zaliczenie na ocenę
Efekty kształcenia modułu zajęć:

W1. Student zna i rozumie podstawowe pojęcia i algorytmy związane z przetwarzaniem równoległym i rozproszonym. (K_W11)

W2. Ma wiedzę o istniejących rozwiązaniach sprzętowych, oprogramowaniu, językach programowania pozwalających na modelowanie i symulację z wykorzystaniem technik przetwarzania równoległego i rozproszonego (K_W13)

W3. Rozumie zalety stosowania przetwarzania równoległego i rozproszonego w technice i inżynierii i jednocześnie ma wiedzę w zakresie istniejących ograniczeń tych metod. (K_W13)

U1. Potrafi pozyskiwać informacje z internetu, literatury, baz danych i innych źródeł niezbędne w nowej oraz szybko rozwijającej się dziedzinie przetwarzania równoległego. (K_U01)

U2. Ma umiejętność zrównoleglania prostych algorytmów obliczeniowych. (K_U07)

U3. Student potrafi wykorzystać karty GPU i język CUDA C do stworzenia prostego programu wykonującego obliczenia metodami równoległymi i rozproszonymi. (K_U07)

U4. Potrafi zmodyfikować kod programu w języku CUDA C celem optymalizacji wykorzystania zasobów sprzętowych kart GPU w przetwarzaniu równoległym i rozproszonym. (K_U011)


Bilans godzin pracy studenta:

9W + 9Lab + 25 studia literaturowe + 25 przygotowanie do laboratorium + 20 przygotowanie się do zaliczenia = 88 godz. pracy = 3 ECTS

Przedmioty wprowadzające i wymagania wstepne:

podstawy programowania, algorytmy i struktury danych, systemy operacyjne, przetwarzanie równoległe i rozproszone

Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2021/22" (zakończony)

Okres: 2021-10-01 - 2022-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 9 godzin więcej informacji
Wykład, 9 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Piotr Kotlarz, Sebastian Kula
Prowadzący grup: Sebastian Kula
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2022/23" (zakończony)

Okres: 2022-10-01 - 2023-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 9 godzin więcej informacji
Wykład, 9 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Piotr Kotlarz, Sebastian Kula
Prowadzący grup: Sebastian Kula
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Zaliczenie na ocenę
Efekty kształcenia modułu zajęć:

W1. Student zna i rozumie podstawowe pojęcia i algorytmy związane z przetwarzaniem równoległym i rozproszonym. (K_W11)

W2. Ma wiedzę o istniejących rozwiązaniach sprzętowych, oprogramowaniu, językach programowania pozwalających na modelowanie i symulację z wykorzystaniem technik przetwarzania równoległego i rozproszonego (K_W13)

W3. Rozumie zalety stosowania przetwarzania równoległego i rozproszonego w technice i inżynierii i jednocześnie ma wiedzę w zakresie istniejących ograniczeń tych metod. (K_W13)

U1. Potrafi pozyskiwać informacje z internetu, literatury, baz danych i innych źródeł niezbędne w nowej oraz szybko rozwijającej się dziedzinie przetwarzania równoległego. (K_U01)

U2. Ma umiejętność zrównoleglania prostych algorytmów obliczeniowych. (K_U07)

U3. Student potrafi wykorzystać karty GPU i język CUDA C do stworzenia prostego programu wykonującego obliczenia metodami równoległymi i rozproszonymi. (K_U07)

U4. Potrafi zmodyfikować kod programu w języku CUDA C celem optymalizacji wykorzystania zasobów sprzętowych kart GPU w przetwarzaniu równoległym i rozproszonym. (K_U011)


Bilans godzin pracy studenta:

9W + 9Lab + 25 studia literaturowe + 25 przygotowanie do laboratorium + 20 przygotowanie się do zaliczenia = 88 godz. pracy = 3 ECTS

Przedmioty wprowadzające i wymagania wstepne:

podstawy programowania, algorytmy i struktury danych, systemy operacyjne, przetwarzanie równoległe i rozproszone

Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2023/24" (w trakcie)

Okres: 2023-10-01 - 2024-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 9 godzin więcej informacji
Wykład, 9 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Piotr Kotlarz, Sebastian Kula
Prowadzący grup: Sebastian Kula
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Kazimierza Wielkiego.
J.K. Chodkiewicza 30
85-064 Bydgoszcz
tel: +48 52 32 66 429 https://ukw.edu.pl
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.3.0 (2024-03-22)