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Desde la propia arquitectura de los sistemas a la programación de algoritmos, la Computación Paralela es tan amplia que abarca desde el propio diseño del hardware de los dispositivos a la posterior implementación de softwares que aprovechen dicha configuración. El informático no solo debe conocer la quintaesencia de uno de los modelos de programación más predominantes actualmente, sino que además debe dominarlo para garantizarse su puesto en los mejores proyectos y cargos de liderazgo.

Así, esta Experto universitario comienza haciendo un repaso general por todo lo que suponen los paralelismos en Computación Paralela, para luego adentrarse en la propia programación de algoritmos paralelos y, finalmente, terminar con un análisis profundo en torno a los distintos tipos de arquitecturas paralelas. 

El equipo docente ha tenido especial cuidado en la redacción de todos los contenidos de esta titulación, poniendo especial énfasis no solo en la teoría más avanzada sino también en su propia experiencia profesional. El temario se ve, por tanto, enriquecido con las propias aportaciones de los docentes, que adaptan todo el contenido sobre Computación Paralela a la realidad del mercado de trabajo actual.

Asimismo, es destacable el formato 100% online de la titulación, que lo convierte en una opción preferencial para los informáticos que busquen profundizar en el tema sin tener que sacrificar sus responsabilidades tanto personales como profesionales. El temario está disponible para su descarga desde cualquier dispositivo con conexión a internet, eliminando la necesidad de clases presenciales y horarios prefijados.

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Esta Experto universitario en Computación Paralela 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 
• 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  

Contarás con multitud de recursos multimedia, incluyendo vídeos en detalle creados por los propios profesores para cada uno de los temas 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 deberá 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.

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La estructura y contenidos de esta Experto universitario han sido redactados para favorecer el máximo posible la labor de estudio del informático. Así, TECH ha empleado la metodología pedagógica del relearning en toda la materia, lo que implica un ahorro sustancial de las horas de estudio que se deben invertir en este programa. Ello supone también una gran ventaja para dedicar más tiempo a las áreas específicas de la arquitectura paralela o programación de algoritmos que resulten de mayor interés para el alumno. 

Encontrarás una gran cantidad de material audiovisual, incluyendo vídeos introductorios, resúmenes, vídeos en detalle y motivacionales sobre los aspectos más relevantes de cada tema”   

Módulo 1. Paralelismo en Computación Paralela y Distribuida 

1.1. Procesamiento paralelo 

1.1.1. Procesamiento paralelo 
1.1.2. Procesamiento paralelo en computación. Finalidad 
1.1.3. Procesamiento paralelo. Análisis 

1.2. Sistema paralelo 

1.2.1. El sistema paralelo 
1.2.2. Niveles de paralelismo 
1.2.3. Composición del sistema paralelo 

1.3. Arquitecturas de procesadores 

1.3.1. Complejidad del procesador 
1.3.2. Arquitectura de procesadores. Modo de operación 
1.3.3. Arquitectura de procesadores. Organización de la memoria 

1.4. Redes en el procesamiento paralelo 

1.4.1. Modo de operación 
1.4.2. Estrategia de control 
1.4.3. Técnicas de conmutación 
1.4.4. Topología 

1.5. Arquitecturas paralelas 

1.5.1. Algoritmos 
1.5.2. Acoplamiento 
1.5.3. Comunicación 

1.6. Rendimiento de la Computación Paralela 

1.6.1. Evolución del rendimiento 
1.6.2. Medidas de performance 
1.6.3. Computación Paralela. Casos de estudio 

1.7. Taxonomía de Flynn 

1.7.1. MIMD: memoria compartida 
1.7.2. MIMD: memoria distribuida 
1.7.3. MIMD: sistemas híbridos 
1.7.4. Flujo de datos 

1.8. Formas de paralelismo: TLP (Thread Level Paralelism) 

1.8.1. Formas de paralelismo: TLP (Thread Level Paralelism) 
1.8.2. Coarse grain 
1.8.3. Fine grain 
1.8.4. SMT 

1.9. Formas de paralelismo: DLP (Data Level Paralelism) 

1.9.1. Formas de paralelismo: DLP (Data Level Paralelism) 
1.9.2. Short vector processing 
1.9.3. Vector processors 

1.10. Formas de paralelismo: ILP (Instruction Level Paralelism) 

1.10.1. Formas de paralelismo: ILP (Instruction Level Paralelism) 
1.10.2. Procesador segmentado 
1.10.3. Procesador superescalar 
1.10.4. Procesador Very Long Instruction Word (VLIW) 

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. Arquitecturas paralelas 

3.1. Arquitecturas paralelas 

3.1.1. Sistemas paralelos. Clasificación 
3.1.2. Fuentes de paralelismo 
3.1.3. Paralelismo y procesadores 

3.2. Rendimiento de los sistemas paralelos 

3.2.1. Magnitudes y medidas de rendimiento 
3.2.2. Speed-up 
3.2.3. Granularidad de los sistemas paralelos 

3.3. Procesadores vectoriales 

3.3.1. Procesador vectorial básico 
3.3.2. Memoria entrelazada o intercalada 
3.3.3. Rendimiento de los procesadores vectoriales 

3.4. Procesadores matriciales 

3.4.1. Organización básica 
3.4.2. Programación en procesadores matriciales 
3.4.3. Programación en procesadores matriciales. Ejemplo práctico 

3.5. Redes de interconexión 

3.5.1. Redes de interconexión 
3.5.2. Topología, control de flujo y encaminamiento 
3.5.3. Redes de interconexión. Clasificación según topología 

3.6. Multiprocesadores 

3.6.1. Redes de interconexión para multiprocesadores 
3.6.2. Consistencia de memoria y cachés 
3.6.3. Protocolos de sondeo 

3.7. Sincronización 

3.7.1. Cerrojos (exclusión mutua) 
3.7.2. Eventos de sincronización P2P 
3.7.3. Eventos de sincronización globales 

3.8. Multicomputadores 

3.8.1. Redes de interconexión para multicomputadores 
3.8.2. Capa de conmutación 
3.8.3. Capa de encaminamiento 

3.9. Arquitecturas avanzadas 

3.9.1. Máquinas de flujo de datos 
3.9.2. Otras arquitecturas 

3.10. Programación paralela y distribuida 

3.10.1. Lenguajes para programación paralela 
3.10.2. Herramientas de programación paralela 
3.10.3. Patrones de diseño 
3.10.4. Concurrencia de lenguajes de programación paralela y distribuida

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