NT538 - Giải thuật xử lý song song và phân bố

Tài liệu môn học

Folder Drive

Ngoài ra, còn có repo GitHub của bạn MurazeKrinas hiện thực hóa và giải thích chi tiết một số các thuật toán trong môn học này.

Mô tả môn học

Số tín chỉ: 3

• Lí thuyết: 2
• Thực hành: 1

Điều kiện đăng ký

Môn học trước	Môn học tiên quyết
IT005 - Nhập môn mạng máy tính	-

Hệ số điểm

QT	GK	TH	CK
0.3	-	0.2	0.5

Lý thuyết

1. Giới thiệu về các giải thuật song song và work-depth model
2. Scan algorithm and computational models
3. Matrix multiplication, master theorem and flatten algorithm
4. Parallel sorting algorithms
5. Deterministic parallelism
6. Parallel graph algorithms
7. Mô hình MapReduce và Hadoop framework

Thực hành

Thực hành Hình thức 2, học tổng cộng 3 buổi:

• Lab01 - NHÂN HAI MA TRẬN SỬ DỤNG LẬP TRÌNH SONG SONG
• Lab02 - SỬ DỤNG THUẬT TOÁN SẮP XẾP ĐỂ SẮP XẾP SONG SONG
• Lab03 - ỨNG DỤNG MAPREDUCE TRONG HADOOP: THỰC HÀNH ĐẾM TỪ VỚI DỮ LIỆU KÍCH THƯỚC LỚN

Hình thức thi

Không thi giữa kỳ, chỉ có thi cuối kỳ tập trung.

Hình thức thi theo đề gần đây nhất (HK1 NH2023-2024) bao gồm trắc nghiệm và tự luận, thời gian làm bài là 75 phút. Trong đó, trắc nghiệm gồm 10 câu và tự luận gồm 3 câu, mỗi phần chiếm 5 điểm.

Thông tin khác

• Môn học này dành cho các bạn muốn học nâng cao hơn (một tí) về DSA (từ các thuật toán xử lý kiểu sequence chuyển sang parallel)
• Môn này yêu cầu bạn phải code bằng Python, sẽ hơi khó so với các bạn nào chưa biết gì về python cũng như các bạn nào yếu môn OOP và DSA.
• Ở các buổi học thực hành, mỗi nhóm cần chuẩn bị thuyết trình cho bài làm của mình ở lab trước. Ngoài ra, các nhóm cần chú ý kiểu dữ liệu output khi làm bài, thông thường sẽ yêu cầu là numpy array.