BÜYÜK VERİ ANALİTİĞİ VE YÖNETİMİ (İNGİLİZCE, TEZSİZ)
Yüksek Lisans	TYYÇ: 7. Düzey	QF-EHEA: 2. Düzey	EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
CMP5203	Yüksek Performanslı Bilgisayar Mimarisi	Güz Bahar	3	0	3	12

Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	English
Dersin Türü:	Departmental Elective
Dersin Seviyesi:	LİSANSÜSTÜ
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Dr. Öğr. Üyesi ECE GELAL SOYAK
Dersin Amacı:	Bu ders öğrencilere modern bilgisayar mimarisi ve sistemleri hakkında kapsamlı bir anlayış kazandırmayı amaçlamaktadır. Bilgisayar organizasyonu, komut seti tasarımı ve bellek sistemi tasarımı gibi temel konular ve pipelining, cache coherence protokolleri ve komut seviyesi paralelliği gibi ileri teknikler işlenecektir. Ders ayrıca depolama alt sistemlerinin tasarımı da dahil olmak üzere sistem düzeyinde kavramları kapsayacak ve modern mikroişlemcilerin tasarımına ilişkin vaka çalışmaları yoluyla pratik deneyim sunacaktır. Dersin sonunda öğrenciler, çağdaş bilgi işlem sistemlerinin performansını ve verimliliğini artıran donanım ve sistem düzeyindeki bileşenleri derinlemesine anlayacaklardır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
- İşlemci tasarımı, pipelining ve bellek sistemleri dahil olmak üzere bilgisayar mimarisindeki temel kavramları anlama.
- Komut düzeyinde paralellik, önbellek yönetimi ve derleyici optimizasyonları gibi teknikler aracılığıyla performansı analiz etme ve optimize etme.
- Süperskalar ve VLIW mimarileri gibi gelişmiş kavramları kullanarak modern mikroişlemci sistemlerini tasarlama ve değerlendirme.
- Senkronizasyon, bellek tutarlılığı ve küme hesaplama dahil olmak üzere çok işlemcili ve dağıtılmış sistemlerde uzmanlık kazanma.
- Veri akışı ve sistolik sistemler gibi Von Neumann dışı mimariler aracılığıyla alternatif hesaplama modellerini keşfetme.
- Gerçek dünya mikroişlemci tasarımı üzerine vaka çalışmaları aracılığıyla teorik bilgileri uygulama.

Dersin İçeriği

1. Bilgisayar tasarımında temel bilgisayar mimarisi ve sayısal tekniklerin gözden geçirilmesi
2. CISC ve RISC işlemciler
3. Pipelining, tehlikeler ve istisna işleme
4. Hiyerarşik Bellek, İçerme, tutarlılık ve yerellik özellikleri
5. Önbellek bellek organizasyonları ve önbellek ıskalamalarını azaltma teknikleri
6. Sanal bellek organizasyonu, eşleme ve yönetim teknikleri
7. Ara Sınav
8. I/O sistem tasarımı, veri yolu yapıları
9. İş parçacığı düzeyinde paralellik; merkezi ve dağıtık paylaşımlı bellek, çok çekirdekli mimari, önbellek tutarlılığı sorunu
10. İşlem düzeyinde paralellik; dağıtık bilgisayarlar, kümeler, ızgara
11. Merkezi paylaşımlı bellek mimarisi: senkronizasyon, bellek tutarlılığı, ara bağlantı ağları.
12. Von Neumann olmayan mimariler: veri akış bilgisayarları, indirgeme bilgisayar mimarileri, sistolik mimariler.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta

Konu

Ön Hazırlık

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:

Diğer Kaynaklar:

* John L. Hennessy and David A. Patterson, Computer Architecture: A Quantitative Approach, Morgan Kaufmann.
* D. A. Patterson and J. L. Hennessy, Computer Organization and Design, 4th Ed.
* Computer Architecture, Berhooz Parhami.
* John Paul Shen and Mikko H. Lipasti, Modern Processor Design: Fundamentals of Superscalar Processors, Tata McGraw-Hill.
* M. J. Flynn, Computer Architecture: Pipelined and Parallel Processor Design, Narosa Publishing House.
* Kai Hwang, Advanced Computer Architecture: Parallelism, Scalability, Programmability, McGraw-Hill.

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Küçük Sınavlar	3	% 30
Ara Sınavlar	1	% 30
Final	1	% 40
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 60
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 40
Toplam		% 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ders Saati	14	3	42
Ödevler	5	6	30
Küçük Sınavlar	3	3	9
Rapor Teslimi	1	20	20
Final	1	15	15
Toplam İş Yükü			116

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Bilimsel literatürü takip eder, eleştirel biçimde analiz eder ve mühendislik problemlerinin çözümünde etkin biçimde kullanır.
2)	Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi ile ilgili özgün projeler tasarlar, planlar, uygular ve yönetir.
3)	Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi ile ilgili çalışmaları bağımsız olarak yürütür, bilimsel sorumluluk alır ve elde edilen sonuçları eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirir.
4)	Yaptığı araştırma ve projelerin sonuçlarını akademik standartlara uygun biçimde yazılı, sözlü ve görsel olarak etkili bir şekilde sunar.
5)	Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi alanıyla ilgili uzmanlık gerektiren konularda bağımsız araştırma yapar, özgün düşünce geliştirir ve bu bilgileri uygulamaya aktarır.
6)	Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi alanına özgü ileri düzey kuramsal ve uygulamalı bilgileri etkin bir biçimde kullanır.
7)	Mesleki, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket eder; mühendislik uygulamalarının toplumsal, çevresel ve etik etkilerini gözeterek sorumluluk alır.