INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL (arial 16)

INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL
SECRETARÍA ACADÉMICA
DIRECCIÓN DE EDUCACIÓN SUPERIOR
PROGRAMA SINTÉTICO
UNIDAD ACADÉMICA:
Escuela Superior de Cómputo
PROGRAMA ACADÉMICO:
Ingeniería en Sistemas Computacionales
UNIDAD DE APRENDIZAJE:
Arquitecturas Avanzadas
NIVEL:
III
PROPÓSITO DE LA UNIDAD DE APRENDIZAJE :
Crea componentes de cómputo de altas prestaciones con base en arquitecturas de computadoras avanzadas.
CONTENIDOS:
I.
Paralelismo
II.
Pipeline y procesadores superescalares
III.
Computadoras vectoriales y matriciales
IV.
Sistemas Multiprocesador
ORIENTACIÓN DIDÁCTICA:
La presente unidad de aprendizaje será abordada a partir de la estrategia de aprendizaje basada en casos, el
profesor aplicará los métodos heurístico y analógico, con los cuales se llevaran a cabo las actividades de
aprendizaje, que orientarán el desarrollo de habilidades de abstracción, análisis, comparación, diseño y recreación
de componentes de las arquitecturas avanzadas; utilizando herramientas teóricas y prácticas, tal es el caso de la
creación y simulación de componentes de arquitecturas avanzadas para su análisis y aplicación en sistemas
computacionales específicos. Las actividades que se realizarán en clase son: trabajo colaborativo, participativo,
lluvia de ideas, indagación documental, fichas de trabajo, exposición de temas complementarios, discusión
dirigida, revisión de casos de estudio, así como simulaciones de componentes de arquitecturas avanzadas. Es
responsabilidad del docente decidir las características y temas de las indagaciones documentales, revisión de
casos de estudio, análisis realizados y simulaciones, fijando los tiempos de elaboración y de entrega.
EVALUACIÓN Y ACREDITACIÓN
La presente Unidad de Aprendizaje se evaluará a partir del portafolio de evidencias, el cual se conforma de:
evaluación formativa, sumativa y rubricas de autoevaluación, coevaluación y heteroevaluación.
Esta unidad de aprendizaje también se puede acreditar mediante:
 Evaluación de saberes previamente adquiridos, con base en los lineamientos establecidos por la
academia.
 Acreditación en otra UA del IPN u otra institución educativa nacional ó internacional.
BIBLIOGRAFÍA:

Hwang, K. (1993). “Advanced computer architecture: parallelism, scalability, programmability”. (1ª Ed).
EUA: McGraw-Hill. ISBN 9780070316225.

Jadhav, S.S. (2009). “Advanced Computer Architecture and Computing”. (2a Ed). India: Technical
Publications Pune. ISBN 9788184315721.

Parhami, B (2007). “Arquitectura de computadoras: De los microprocesadores a las supercomputadoras”.
(1ª Ed). México: McGraw Hill. ISBN 9789701061466.

Shiva, S.G. (2006). “Advanced Computer Architectures”. (1ª Ed). EUA: CRC Taylor & Francis. ISBN
9780849337581.

Stallings, W. (2010). “Computer Organization and Architecture: Designing for Performance”. (8ª Ed). EUA:
Prentice Hall. ISBN 9780136073734.
INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL
SECRETARÍA ACADÉMICA
DIRECCIÓN DE EDUCACIÓN SUPERIOR
UNIDAD ACADÉMICA: Escuela Superior de
Cómputo
PROGRAMA ACADÉMICO: Ingeniería en Sistemas
Computacionales
UNIDAD DE APRENDIZAJE: Arquitecturas Avanzadas
TIPO DE UNIDAD DE APRENDIZAJE: Teórico - práctica,
Optativa.
VIGENCIA: Agosto 2011
SALIDA LATERAL: Analista Programador de
Sistemas de Información
NIVEL: III
ÁREA DE FORMACIÓN: Profesional
CRÉDITOS: 7.5 TEPIC – 4.39 SATCA
MODALIDAD: Presencial
INTENCIÓN EDUCATIVA
Esta unidad de aprendizaje contribuye al perfil de egresado de Ingeniería en Sistemas Computacionales, al desarrollar
las habilidades de diseño y creación de componentes de hardware para procesamiento avanzado y eficiente, logrando
con ello la solución de problemas computacionales específicos. Así mismo, se desarrolla el pensamiento estratégico, el
pensamiento creativo, el trabajo colaborativo y participativo así como la comunicación asertiva.
Requiere de las unidades de aprendizaje Matemáticas Discretas, Teoría Computacional, Fundamentos de Diseño
Digital, Diseño de Sistemas Digitales y Arquitectura de Computadoras; así como de habilidad para diseñar componentes
de hardware en un lenguaje de descripción de hardware, habilidad para la indagación documental y habilidades para el
uso de herramientas de simulación.
PROPÓSITO DE LA UNIDAD DE APRENDIZAJE:
Crea componentes de cómputo de altas prestaciones con base en arquitecturas de computadoras avanzadas.
TIEMPOS ASIGNADOS
UNIDAD DE APRENDIZAJE DISEÑADA
POR: Academia de Sistemas Digitales
HORAS TEORÍA/SEMANA: 3.0
AUTORIZADO POR: Comisión de
Programas Académicos del Consejo
General Consultivo del IPN. 2011
REVISADA POR:
HORAS PRÁCTICA/SEMANA: 1.5
HORAS TEORÍA/SEMESTRE: 54
Dr. Flavio Arturo Sánchez Garfias
Subdirector Académico
HORAS PRÁCTICA/SEMESTRE: 27
APROBADA POR:
HORAS DE APRENDIZAJE
AUTÓNOMO: 54
HORAS TOTALES/SEMESTRE: 81
Ing. Apolinar Francisco Cruz Lázaro
Presidente del CTCE.
_______________________________
Ing. Rodrigo de Jesús Serrano
Domínguez
Secretario Técnico de la Comisión
de Programas Académicos
INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL
SECRETARÍA ACADÉMICA
DIRECCIÓN DE EDUCACIÓN SUPERIOR
UNIDAD DE APRENDIZAJE:
HOJA:
Arquitecturas Avanzadas
3
DE
9
N° UNIDAD TEMÁTICA: I
NOMBRE: Paralelismo
UNIDAD DE COMPETENCIA
Clasifica los sistemas paralelos, con base en los paradigmas del cómputo y las fuentes del paralelismo.
No.
HORAS con
docente
CONTENIDOS
T
P
HORAS
(Aprendizaje
Autónomo)
T
P
1.1
1.1.1
1.1.2
1.1.3
Paradigmas del computo
Serial
Pipeline
Paralelo
0.5
1.0
1.2
1.2.1
1.2.2
Clasificación de los sistemas paralelos
Clasificación de Flynn
Otras clasificaciones
1.0
2.0
1.3
1.3.1
1.3.2
1.3.3
Fuentes del paralelismo
El paralelismo de control
El paralelismo de datos
El paralelismo de flujo
1.5
2.0
1.4
1.4.1
1.4.2
1.4.3
El rendimiento de los sistemas paralelos
Magnitudes y medidas del rendimiento
Modelos del rendimiento del speed-up
Modelos del rendimiento según la granularidad
1.0
1.5
3.0
3.0
4.0
1.5
8.0
3.0
Subtotales:
CLAVE
BIBLIOGRÁFICA
5B, 2B, 1B, 3B Y
4C
ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
Encuadre del curso y formación de equipos.
La presente unidad se abordará a partir de la estrategia de aprendizaje basado en casos y el método heurístico, lo que
permitirá la consolidación de las siguientes técnicas de aprendizaje: ficha de trabajo, indagación documental,
discusión dirigida, mapas conceptuales, exposición en equipo de temas complementarios y realización de una práctica
bajo un caso de estudio establecido para evaluar el rendimiento de un sistema paralelo. Es responsabilidad del
docente decidir las características y temas de las indagaciones documentales así como la orientación del caso de
estudio.
EVALUACIÓN DE LOS APRENDIZAJES
Evaluación diagnóstica
Portafolio de evidencias:
Ficha de trabajo
Mapa conceptual
Exposición en equipo
Reporte de práctica
Rúbricas de autoevaluación
Rúbrica de coevaluación
Evidencia de aprendizaje
15%
10%
15%
25%
3%
2%
30%
INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL
SECRETARÍA ACADÉMICA
DIRECCIÓN DE EDUCACIÓN SUPERIOR
UNIDAD DE APRENDIZAJE:
HOJA:
Arquitecturas Avanzadas
4
DE
9
N° UNIDAD TEMÁTICA: II
NOMBRE: Pipeline y procesadores superescalares
UNIDAD DE COMPETENCIA
Experimenta las técnicas del pipeline y el procesamiento superescalar, con base en los principios de diseño pipeline.
No.
CONTENIDOS
Principios e implementación pipeline.
2.1
2.1.1
Procesadores pipeline lineales.
2.1.1.1
Modelo Asíncrono.
2.1.1.2
Modelo Síncrono.
Clasificación de procesamiento pipeline.
2.2
2.2.1
De acuerdo a los niveles de procesamiento.
2.2.2
De acuerdo a las configuraciones y control de
estrategias pipeline.
HORAS con
docente
HORAS
(Aprendizaje
Autónomo)
T
P
T
P
1.0
1.5
2.0
3.0
1.0
6B, 2B, 5B, 1B,
3B
2.0
2.3
2.3.1
2.3.2
2.3.3
Diseño de aritmética pipeline.
Principios de la aritmética de computadoras.
Estados de la aritmética pipeline.
Diseño de multiplicadores pipeline.
1.0
2.4
2.4.1
2.4.2
2.4.3
2.4.4
Diseño de los aspectos de instrucciones pipeline.
Fases de ejecución de instrucciones.
Mecanismo para instrucción pipeline.
Planificación de instrucciones dinámicas.
Técnicas de predicción de saltos.
1.0
2.0
2.5
2.5.1
2.5.2
2.5.3
Procesadores superescalares
Diseño pipeline superescalar.
Diseño superpipeline.
Supersimetría y diseño de soluciones.
1.5
2.0
2.6
CLAVE
BIBLIOGRÁFICA
1.5
2.0
3.0
Casos de estudio: Procesadores Intel Pentium
0.5
2.0
Subtotales: 6.0
3.0
12.0
6.0
ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
La presente unidad se abordará a partir de la estrategia de aprendizaje basado en casos y los métodos heurístico y
analógico, lo que permitirá la consolidación de las siguientes técnicas de aprendizaje: ficha de trabajo, indagación
documental, discusión dirigida, mapas conceptuales, cuadro de comparaciones, exposición en equipo de temas
complementarios, realización de prácticas y comparación mediante casos de estudio de las técnicas pipeline en
procesadores Intel Pentium.
EVALUACIÓN DE LOS APRENDIZAJES
Portafolio de evidencias:
Ficha de trabajo
5%
Mapa conceptual
5%
Cuadro de Comparaciones
10%
Exposición en equipo
5%
Reportes de prácticas
25%
Reporte de casos de estudio
15%
Rúbricas de autoevaluación
3%
Rúbrica de coevaluación
2%
Evidencia de aprendizaje
30%
INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL
SECRETARÍA ACADÉMICA
DIRECCIÓN DE EDUCACIÓN SUPERIOR
UNIDAD DE APRENDIZAJE:
HOJA:
Arquitecturas Avanzadas
5
DE
9
N° UNIDAD TEMÁTICA: III
NOMBRE: Computadoras vectoriales y matriciales
UNIDAD DE COMPETENCIA
Verifica la eficiencia de las arquitecturas vectoriales y matriciales, con base en los principios de diseño y los propósitos
de dichas arquitecturas.
No.
CONTENIDOS
HORAS con
docente
HORAS
(Aprendizaje
Autónomo)
T
P
T
P
3.1
3.1.1
3.1.2
3.1.3
3.1.4
3.1.5
Procesadores vectoriales
SIMD, MIMD, VLIW, EPIC
Procesador vectorial básico
Memoria entrelazada o intercalada
Longitud del vector y separación de elementos
Rendimiento relativo entre vectorial y escalar
1.5
1.0
3.0
2.0
3.2
3.2.1
3.2.2
3.2.3
3.2.4
3.2.5
3.2.6
Procesadores matriciales
Organización básica
Estructura interna de un elemento de proceso
Instrucciones matriciales
Multiplicación SIMD de matrices
Procesadores asociativos
Memorias asociativas en hardware
1.5
1.0
3.0
2.0
3.3
CLAVE
BIBLIOGRÁFICA
15, 2B, 1B, 3B,
6B, 7C y 4C
Casos de estudio: Procesadores Intel Pentium 4,
1.0
0.5
2.0
1.0
IBM Power4, ARM11 MPCore
Subtotales: 4.0
2.5
8.0
5.0
ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
La presente unidad se abordará a partir de la estrategia de aprendizaje basado en casos y los métodos heurístico y
analógico, lo que permitirá la consolidación de las siguientes técnicas de aprendizaje: ficha de trabajo, indagación
documental, discusión dirigida, mapas conceptuales, exposición en equipo de temas complementarios, realización de
prácticas y comparación mediante casos de estudio de las arquitecturas vectoriales y matriciales en procesadores
Intel, IBM y ARM.
EVALUACIÓN DE LOS APRENDIZAJES
Portafolio de evidencias:
Ficha de trabajo
Mapa conceptual
Cuadro de Comparaciones
Exposición en equipo
Reportes de prácticas
Reporte de casos de estudio
Rúbricas de autoevaluación
Rúbrica de coevaluación
Evidencia de aprendizaje
5%
5%
15%
5%
20%
15%
3%
2%
30%
INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL
SECRETARÍA ACADÉMICA
DIRECCIÓN DE EDUCACIÓN SUPERIOR
UNIDAD DE APRENDIZAJE:
HOJA:
Arquitecturas Avanzadas
6
DE
9
N° UNIDAD TEMÁTICA: IV
NOMBRE: Sistemas Multiprocesador
UNIDAD DE COMPETENCIA
Simula sistemas multiprocesador con base en redes de interconexión y algoritmos paralelos.
No.
CONTENIDOS
HORAS con
docente
T
P
HORAS
(Aprendizaje
Autónomo)
T
4.1
Descripción de sistemas multiprocesador
(características, utilidad y ventajas).
0.5
1.0
4.2
0.5
1.0
4.2.1
4.2.2
Configuraciones de memoria en un sistema
multiprocesador.
Sistemas multiprocesador con memoria compartida.
Sistemas multiprocesador con memoria distribuida.
4.3
4.3.1
4.3.2
4.3.3
4.3.4
4.3.5
Redes de interconexión
Canal común de tiempo compartido.
Red de barra de cruz y memoria multipuerto.
Redes de etapas múltiples.
Red de malla.
Red hipercubo.
1.5
3.0
4.4
4.4.1
4.4.2
Algoritmos paralelos para sistemas multiprocesador.
Algoritmos paralelos sincronizados.
Algoritmos paralelos asíncronos.
0.5
4.5
0.5
0.5
CLAVE
BIBLIOGRÁFICA
P
5B, 2B, 1B y 3B
1.0
1.0
1.0
0.5
0.5
1.0
1.0
Casos de estudio: Procesadores Intel Multicore e
1.0
2.0
IBM Cell.
Subtotales: 4.0
2.0
8.0
4.0
ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
La presente unidad se abordará a partir de la estrategia de aprendizaje basado en casos y los métodos heurístico y
analógico, lo que permitirá la consolidación de las siguientes técnicas de aprendizaje: ficha de trabajo, indagación
documental, discusión dirigida, mapas conceptuales, cuadro de comparaciones, exposición en equipo de temas
complementarios, realización de prácticas, simulaciones de algoritmos paralelos y casos de estudio de los sistemas
multiprocesador de Intel y el IBM Cell.
EVALUACIÓN DE LOS APRENDIZAJES
Portafolio de evidencias:
Ficha de trabajo
Mapa conceptual
Cuadro de Comparaciones
Exposición en equipo
Reportes de prácticas
Reporte de casos de estudio
Rúbricas de autoevaluación
Rúbrica de coevaluación
Simulaciones
5%
5%
10%
5%
10%
15%
3%
2%
45%
INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL
SECRETARÍA ACADÉMICA
DIRECCIÓN DE EDUCACIÓN SUPERIOR
UNIDAD DE APRENDIZAJE:
HOJA:
Arquitecturas Avanzadas
7
DE
9
RELACIÓN DE PRÁCTICAS
PRÁCTICA
No.
NOMBRE DE LA PRÁCTICA
UNIDADES
TEMÁTICAS
DURACIÓN
1
Simulación y análisis de rendimiento de
algoritmos paralelos.
I
4.5
Laboratorio de cómputo
2
Módulo pipeline lineal en VLSI.
II
4.5
Laboratorio de electrónica
digital.
3
Multiplicador eficiente en VLSI.
II
4.5
Laboratorio de electrónica
digital.
4
Evaluación de polinomios en VLSI
III
3.0
Laboratorio de electrónica
digital.
5
Multiplicación de matrices en VLSI
III
3.0
Laboratorio de electrónica
digital.
6
Implementación de Memorias asociativas en
VLSI
III
1.5
Laboratorio de electrónica
digital.
7
Simulación de multiprocesadores en una red
de barra cruz
IV
1.5
Laboratorio de cómputo
8
Simulación de multiprocesadores en malla
IV
1.5
Laboratorio de cómputo
9
Simulación de
sincronizado.
un
algoritmo
paralelo
IV
1.5
Laboratorio de cómputo
10
Simulación
asíncrono.
un
algoritmo
paralelo
IV
1.5
Laboratorio de cómputo
TOTAL DE
HORAS
27.0
de
LUGAR DE REALIZACIÓN
EVALUACIÓN Y ACREDITACIÓN:
Las prácticas aportan el 25% de la calificación de la unidad temática I y II.
Las prácticas aportan el 20% de la calificación de la unidad temática III.
Las prácticas aportan el 10% de la calificación de la unidad temática IV.
Las prácticas se consideran requisito indispensable para acreditar esta unidad de aprendizaje.
Se evaluarán las pruebas de escritorio, las simulaciones así como el reporte escrito de los resultados de las
experimentaciones o las simulaciones según sea el caso.
INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL
SECRETARÍA ACADÉMICA
DIRECCIÓN DE EDUCACIÓN SUPERIOR
UNIDAD DE APRENDIZAJE:
HOJA:
Arquitecturas Avanzadas
PERÍODO
1
UNIDAD
I, II
2
III
Evaluación continua
Evidencia de aprendizaje
70%
30%
3
IV
Evaluación continua
100%
8
DE
9
PROCEDIMIENTO DE EVALUACIÓN
Evaluación continua
70%
Evidencia de aprendizaje
30%
La Unidad I y II aporta el 30% de la calificación final.
La Unidad III aporta el 30% de la calificación final.
La Unidad IV aporta el 40% de la calificación final.
Esta unidad de aprendizaje también se puede acreditar mediante:
 Acreditación en otra UA del IPN u otra institución educativa nacional ó
internacional.
Si esta unidad de aprendizaje se acredita en Evaluación Extraordinaria o a Titulo de
Suficiencia se realizará de acuerdo a los lineamientos establecidos en la reunión de
academia que para tal efecto se realice.
CLAVE
1
B
X
2
X
Jadhav, S.S. (2009). “Advanced Computer Architecture and Computing”.
(2a Ed). India: Technical Publications Pune. ISBN 9788184315721.
3
X
Parhami, B. (2007). “Arquitectura de computadoras: De los
microprocesadores a las supercomputadoras”. (1ª Ed). México: McGraw
Hill. ISBN 9789701061466.
4
C
X
BIBLIOGRAFÍA
Hwang, K. (1993). “Advanced computer architecture: parallelism,
scalability, programmability”. (1ª Ed). EUA: McGraw-Hill. ISBN
9780070316225.
Patterson, D.A. and Hennessy, J.L. (2008). “Computer Organization and
Design: The Hardware/Software Interface”. (4ª Ed). Canada: The Morgan
Kaufmann. ISBN 9780123744937
5
X
Shiva, S. G. (2006). “Advanced Computer Architectures”. (1ª Ed). EUA:
CRC Taylor & Francis. ISBN 9780849337581.
6
X
Stallings, W. (2010). “Computer Organization and Architecture: Designing
for Performance”. (8ª Ed). EUA: Prentice Hall. ISBN 9780136073734
7
X
Vai, M. M. (2000). “VLSI design”. (1ª Ed). EUA: CRC Press. ISBN
9780849318764
INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL
SECRETARÍA ACADÉMICA
DIRECCIÓN DE EDUCACIÓN SUPERIOR
PERFIL DOCENTE POR UNIDAD DE APRENDIZAJE
1. DATOS GENERALES
UNIDAD ACADÉMICA:
Escuela Superior de Cómputo
PROGRAMA ACADÉMICO: Ingeniería en Sistemas Computacionales
ÁREA DE FORMACIÓN:
ACADEMIA:
Institucional
Científica
Básica
NIVEL
Profesional
III
Terminal y de
Integración
UNIDAD DE APRENDIZAJE: Arquitecturas Avanzadas
Academia de Sistemas Digitales
ESPECIALIDAD Y NIVEL ACADÉMICO REQUERIDO:
Maestría y/o Doctorado
Especialidad: Arquitectura de Computadoras / Sistemas
Computacionales
2. PROPÓSITO DE LA UNIDAD DE APRENDIZAJE:
Crea componentes de cómputo de altas prestaciones con base en arquitecturas de computadoras
avanzadas.
3. PERFIL DOCENTE:
CONOCIMIENTOS








Circuitos lógicos
secuenciales y
combinacionales.
Diseño VLSI.
Lenguaje de
descripción de
hardware.
FPGA´s
Arquitectura de
computadoras.
Arquitecturas
Paralelas.
MEI.
Idioma Inglés




EXPERIENCIA
PROFESIONAL
Experiencia de un año en
el diseño VLSI.
Experiencia de un año el
desarrollo con FPGA´s.
Experiencia de dos años en
el manejo de grupos y en el
trabajo colaborativo.
Experiencia de un año
como Docente de Nivel
Superior.
ELABORÓ
M. en C. Edgardo Adrián Franco
Martínez
Dr. Consuelo Varinia García Mendoza
M. en C. Daniel Cruz García
HABILIDADES







Análisis y síntesis.
Liderazgo.
Toma de decisiones.
Manejo de Conflictos.
Manejo de grupos.
Fluidez verbal de ideas.
Habilidades didácticas.
REVISÓ
Dr. Flavio Arturo Sánchez Garfias
Subdirector Académico
ACTITUDES







Responsable.
Honesto.
Respetuoso.
Tolerante.
Asertivo.
Colaborativo.
Participativo.
AUTORIZÓ
Ing. Apolinar Francisco Cruz Lázaro
Director
Fecha:
2011