<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"></head><body style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; line-break: after-white-space;" class=""><p class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class="">Καλησπέρα,</span></p><p class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class="">Σας στέλνουμε μερικές διευκρινήσεις σε σχέση με την εξέταση και το σχήμα βαθμολογίας του μαθηματος:</span></p><p class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class="">- Σχήμα βαθμολογίας: 60% (γραπτό) - 40% (εργασία)</span></p><p class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class="">- Η εργασία θα αξιολογηθεί με βάση την αναφορά που θα παραδώσετε ομαδικά. Επισημαίνουμε ότι έχει γίνει ενημέρωση της εκφώνησης ώστε να περιλαμβάνει περισσότερες πληροφορίες για το περιεχόμενο της αναφοράς.</span></p><p class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class="">- Η προθεσμία υποβολής της αναφοράς είναι η 15η Ιουλίου.</span></p><p class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class="">- Η εξέταση θα γίνει με κλειστά βιβλία και σημειώσεις.</span></p><p class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class="">- Η εξεταστέα ύλη περιλαμβάνει ό,τι έχει παρουσιαστεί στο μάθημα (διαφάνειες) και στο εργαστήριο.</span></p><p class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class="">Στη συνέχεια δίνουμε τις ενότητες που κάλυψε το μάθημα (δείτε τις σχετικές διαφάνειες) και σε κάθε ενότητα υποστηρικτικό υλικό που μπορεί να βοηθήσει τη μελέτη σας. Διευκρινίζουμε ότι το υλικό είναι ευρύ, δεν ανήκει στην εξεταστέα ύλη, δίνεται για να περιγράψει την ευρεία περιβάλλουσα κάθε ενότητας.</span></p><ul class=""><li class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class="">Εισαγωγή [1, 5]<br class=""></span></li><li class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class="">Παράλληλοι υπολογισμοί σε αρχιτεκτονικές κοινής μνήμης [1]<br class=""></span></li><li class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class="">Παράλληλος προγραμματισμός σε αρχιτεκτονικές κοινής μνήμης: OpenMP [1] <br class=""></span></li><li class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class="">Παράλληλοι υπολογισμοί με επιταχυντές [1]<br class=""></span></li><li class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class="">Παράλληλος προγραμματισμός σε επεξεργαστές γραφικών: CUDA [1]<br class=""></span></li><li class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class="">Μηχανική μάθηση, αρχιτεκτονικές και επίδοση [2, 3]<br class=""></span></li><li class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class="">Παράλληλη και κατανεμημένη εκπαίδευση βαθιών νευρωνικών δικτύων [4]<br class=""></span></li></ul><p class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class="">Καλό διάβασμα.</span></p><p class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class="">Για οτιδήποτε χρειαστείτε, μη διστάσετε να επικοινωνήσετε.</span></p><div class="">Χαιρετισμούς, </div><div class="">Νικέλα</div><div class=""><br class=""></div><div class=""><br class=""></div><div class=""><i class="">Υποστηρικτική Βιβλιογραφία</i></div><div class=""><br class=""></div><div class="">[1] Parallel Computing for Data Science with examples in R, C++, CUDA, Norman Matloff, <span style="caret-color: rgb(34, 34, 34); color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);" class="">Chapman and Hall/CRC, 2015</span></div><div class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class="">[2] <span style="caret-color: rgb(34, 34, 34); color: rgb(34, 34, 34);" class="">Williams, Samuel, Andrew Waterman, and David Patterson. </span><i style="caret-color: rgb(34, 34, 34); color: rgb(34, 34, 34);" class="">Roofline: An insightful visual performance model for floating-point programs and multicore architectures</i><span style="caret-color: rgb(34, 34, 34); color: rgb(34, 34, 34);" class="">. No. LBNL-2141E. Lawrence Berkeley National Lab.(LBNL), Berkeley, CA (United States), 2009.</span></span></div><div class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class=""><span style="caret-color: rgb(34, 34, 34); color: rgb(34, 34, 34);" class="">[3] </span><span style="caret-color: rgb(34, 34, 34); color: rgb(34, 34, 34);" class="">Shi, Shaohuai, et al. "Benchmarking state-of-the-art deep learning software tools." </span><i style="caret-color: rgb(34, 34, 34); color: rgb(34, 34, 34);" class="">2016 7th International Conference on Cloud Computing and Big Data (CCBD)</i><span style="caret-color: rgb(34, 34, 34); color: rgb(34, 34, 34);" class="">. IEEE, 2016.</span></span></div><div class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0); caret-color: rgb(34, 34, 34); color: rgb(34, 34, 34);" class="">[4] </span><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0); caret-color: rgb(34, 34, 34); color: rgb(34, 34, 34);" class="">Ben-Nun, Tal, and Torsten Hoefler. "Demystifying parallel and distributed deep learning: An in-depth concurrency analysis." </span><i style="caret-color: rgb(34, 34, 34); color: rgb(34, 34, 34);" class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class="">arXiv preprint arXiv:1802.09941</span></i><span style="caret-color: rgb(34, 34, 34); color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class=""> (2018).</span></div><div class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class=""><span style="caret-color: rgb(34, 34, 34); color: rgb(34, 34, 34);" class="">[5] </span><span style="caret-color: rgb(34, 34, 34); color: rgb(34, 34, 34);" class="">Reagen, Brandon, et al. "Deep learning for computer architects." </span><i style="caret-color: rgb(34, 34, 34); color: rgb(34, 34, 34);" class="">Synthesis Lectures on Computer Architecture</i><span style="caret-color: rgb(34, 34, 34); color: rgb(34, 34, 34);" class=""> 12.4 (2017): 1-123.</span></span></div><div class=""><span style="background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" class=""><span style="caret-color: rgb(34, 34, 34); color: rgb(34, 34, 34);" class="">[6] </span><span style="caret-color: rgb(34, 34, 34); color: rgb(34, 34, 34);" class="">Hazelwood, Kim, et al. "Applied machine learning at facebook: A datacenter infrastructure perspective." </span><i style="caret-color: rgb(34, 34, 34); color: rgb(34, 34, 34);" class="">2018 IEEE International Symposium on High Performance Computer Architecture (HPCA)</i><span style="caret-color: rgb(34, 34, 34); color: rgb(34, 34, 34);" class="">. IEEE, 2018.</span></span></div></body></html>