Dirige tu carrera hacia la investigación computacional más avanzada gracias a esta Experto universitario de TECH” 

En computación paralela, es fundamental que el informático domine la optimización de los diferentes códigos empleados, a fin de exprimir al máximo el rendimiento del entorno para el que se esté programando. Para tener esta habilidad es necesario no solo conocer la forma de medir el rendimiento de un algoritmo o programa, sino que también hay que comprender cómo se comunican y coordinan los distintos sistemas de computación.

Por ello, esta Experto universitario comienza precisamente sentando las bases de la comunicación orientada a mensajes, flujos, multidifusión y otros tipos de comunicación en computación paralela. Luego, se desgranan los métodos de análisis y programación más sofisticados de algoritmos paralelos, finalizando con un repaso completo del benchmarking y diferentes cuestiones a tener en cuenta sobre el desempeño en paralelo. 

Todo ello en un cómodo formato 100% online, que no exige al alumno ni asistir a clases presenciales ni atenerse a un horario prefijado. Todo el contenido se encuentra disponible para su descarga desde el aula virtual, pudiéndose estudiar desde la tablet, ordenador o incluso smartphone de preferencia. Una ventaja decisiva para compaginar esta Experto universitario con las responsabilidades personales o profesionales más exigentes. 

Profundiza en los modelos de programación y desempeño computacional más puntero de la mano de auténticos expertos en la materia” 

Esta Experto universitario en Computación Paralela Avanzada contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Computación Paralela y Distribuida 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras 
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Tendrás a tu disposición una gran cantidad de recursos didácticos e interactivos que te ayudarán a contextualizar todos los conocimientos impartidos”  

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá a los profesionales un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual los profesionales deberán tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se les planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contarán con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos. 

Tú elegirás cuando, donde y como asumir toda la carga lectiva, distribuyéndote el material de estudio según mejor te convenga"

Consigue alcanzar la meta laboral que mereces con el apoyo incesante de un equipo docente que conoce el mercado de trabajo y sabe cómo alcanzar el éxito"

Esta Experto universitario se ha dividido en 3 módulos de conocimiento donde se reúne toda la información más avanzada respecto a la computación paralela. De este modo, los informáticos tendrán un material de consulta de primer orden, con el que incluso hacer referencia a posteriori una vez finalizado el título. Los contenidos son concisos y bien definidos, facilitando tanto la navegación a través de los mismos como el propio estudio de toda la materia. 

Gracias al método pedagógico del relearning no tendrás que invertir una gran cantidad de horas de estudio, pues comprenderás los conceptos más importantes de forma natural”

Módulo 1. Comunicación y coordinación en sistemas de computación 

1.1. Procesos de Computación Paralela y Distribuida 

1.1.1. Procesos de Computación Paralela y Distribuida 
1.1.2. Procesos e hilos 
1.1.3. Virtualización 
1.1.4. Clientes y servidores 

1.2. Comunicación en computación paralela 

1.2.1. Computación en computación paralela 
1.2.2. Protocolos por capas 
1.2.3. Comunicación en computación paralela. Tipología 

1.3. Llamada a procedimiento remoto 

1.3.1. Funcionamiento de RPC (Remote Procedure Call) 
1.3.2. Paso de parámetros 
1.3.3. RPC asíncrono 
1.3.4. Procedimiento remoto. Ejemplos 

1.4. Comunicación orientada a mensajes 

1.4.1. Comunicación transitoria orientada a mensajes 
1.4.2. Comunicación persistente orientada a mensajes 
1.4.3. Comunicación orientada a mensajes. Ejemplos 

1.5. Comunicación orientada a flujos 

1.5.1. Soporte para medios continuos 
1.5.2. Flujos y calidad de servicio 
1.5.3. Sincronización de flujos 
1.5.4. Comunicación orientada a flujos. Ejemplos 

1.6. Comunicación de multidifusión 

1.6.1. Multidifusión a nivel de aplicación 
1.6.2. Difusión de datos basada en rumores 
1.6.3. Comunicación de multidifusión. Ejemplos 

1.7. Otros tipos de comunicación 

1.7.1. Invocación de métodos remotos 
1.7.2. Servicios web / SOA / REST 
1.7.3. Notificación de eventos 
1.7.4. Agentes móviles 

1.8. Servicio de nombres 

1.8.1. Servicios de nombres en computación 
1.8.2. Servicios de nombres y sistema de dominio de nombres 
1.8.3. Servicios de directorio 

1.9. Sincronización 

1.9.1. Sincronización de relojes 
1.9.2. Relojes lógicos, exclusión mutua y posicionamiento global de los nodos 
1.9.3. Elección de algoritmos 

1.10. Comunicación. Coordinación y acuerdo 

1.10.1. Coordinación y acuerdo 
1.10.2. Coordinación y acuerdo. Consenso y problemas 
1.10.3. Comunicación y coordinación. Actualidad 

Módulo 2. Análisis y programación de algoritmos paralelos 

2.1. Algoritmos paralelos 

2.1.1. Descomposición de problemas 
2.1.2. Dependencias de datos 
2.1.3. Paralelismo implícito y explícito 

2.2. Paradigmas de programación paralela 

2.2.1. Programación paralela con memoria compartida 
2.2.2. Programación paralela con memoria distribuida 
2.2.3. Programación paralela híbrida 
2.2.4. Computación heterogénea - CPU + GPU 
2.2.5. Computación cuántica. Nuevos modelos de programación con paralelismo implícito 

2.3. Programación paralela con memoria compartida 

2.3.1. Modelos de programación paralela con memoria compartida 
2.3.2. Algoritmos paralelos con memoria compartida 
2.3.3. Librerías para programación paralela con memoria compartida 

2.4. OpenMP 

2.4.1. OpenMP 
2.4.2. Ejecución y depuración de programas con OpenMP 
2.4.3. Algoritmos paralelos con memoria compartida en OpenMP 

2.5. Programación paralela por paso de mensajes 

2.5.1. Primitivas de paso de mensajes 
2.5.2. Operaciones de comunicación y computación colectiva 
2.5.3. Algoritmos paralelos por paso de mensajes 
2.5.4. Librerías para programación paralela con paso de mensajes 

2.6. Message Passing Interface (MPI) 

2.6.1. Message Passing Interface (MPI) 
2.6.2. Ejecución y depuración de programas con MPI 
2.6.3. Algoritmos paralelos por paso de mensajes con MPI 

2.7. Programación paralela híbrida 

2.7.1. Programación paralela híbrida 
2.7.2. Ejecución y depuración de programas paralelos híbridos 
2.7.3. Algoritmos paralelos híbridos MPI-OpenMP 

2.8. Programación paralela con computación heterogénea 

2.8.1. Programación paralela con computación heterogénea 
2.8.2. CPU vs. GPU 
2.8.3. Algoritmos paralelos con computación heterogénea 

2.9. OpenCL y CUDA 

2.9.1. OpenCL vs. CUDA 
2.9.2. Ejecución y depuración de programas paralelos con computación heterogénea 
2.9.3. Algoritmos paralelos con computación heterogénea 

2.10. Diseño de algoritmos paralelos 

2.10.1. Diseño de algoritmos paralelos 
2.10.2. Problema y contexto 
2.10.3. Paralelización automática vs. Paralelización manual 
2.10.4. Particionamiento del problema 
2.10.5. Comunicaciones en computación 

Módulo 3. Desempeño en paralelo 

3.1. Desempeño de algoritmos paralelos 

3.1.1. Ley de Ahmdal 
3.1.2. Ley de Gustarfson 
3.1.3. Métricas de desempeño y escalabilidad de algoritmos paralelos 

3.2. Comparativa de algoritmos paralelos 

3.2.1. Benchmarking 
3.2.2. Análisis matemático de algoritmos paralelos 
3.2.3. Análisis asintótico de algoritmos paralelos 

3.3. Restricciones de los recursos hardware 

3.3.1. Memoria 
3.3.2. Procesamiento 
3.3.3. Comunicaciones 
3.3.4. Particionamiento dinámico de recursos 

3.4. Desempeño de programas paralelos con memoria compartida 

3.4.1. División óptima en tareas 
3.4.2. Afinidad de Threads 
3.4.3. Paralelismo SIMD 
3.4.4. Programas paralelos con memoria compartida. Ejemplos 

3.5. Desempeño de programas paralelos por paso de mensajes 

3.5.1. Desempeño de programas paralelos por paso de mensajes 
3.5.2. Optimización de comunicaciones en MPI 
3.5.3. Control de afinidad y balanceo de carga 
3.5.4. I/O paralela 
3.5.5. Programas paralelos por paso de mensajes. Ejemplos 

3.6. Desempeño de programas paralelos híbridos 

3.6.1. Desempeño de programas paralelos híbridos 
3.6.2. Programación híbrida para sistemas de memoria compartida/distribuida 
3.6.3. Programas paralelos híbridos. Ejemplos 

3.7. Desempeño de programas con computación heterogénea 

3.7.1. Desempeño de programas con computación heterogénea  
3.7.2. Programación híbrida para sistemas con varios aceleradores hardware 
3.7.3. Programas con computación heterogénea. Ejemplos 

3.8. Análisis de rendimiento de algoritmos paralelos 

3.8.1. Análisis de rendimiento de algoritmos paralelos 
3.8.2. Análisis de rendimiento de algoritmos paralelos. Herramientas 
3.8.3. Análisis de rendimiento de algoritmos paralelos. Recomendaciones 

3.9. Patrones paralelos 

3.9.1. Patrones paralelos 
3.9.2. Principales patrones paralelos 
3.9.3. Patrones paralelos. Comparativa 

3.10. Programas paralelos de alto rendimiento 

3.10.1. Proceso 
3.10.2. Programas paralelos de alto rendimiento 
3.10.3. Programas paralelos de alto rendimiento. Usos reales

Los vídeos en detalle, resúmenes, casos prácticos reales y ejercicios de todo tipo serán un material de refuerzo imprescindible en tu labor de estudio de la Computación Paralela Avanzada”