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Objectivos de Aprendizagem |
Os OBJETIVOS GERAIS da unidade curricular passam por dotar os alunos com competências em:
- computação gráfica, da computação científica e da visualização da informação.
- programação gráfica de coloradores (“shader programming”).
- modelos de computação paralela em GPU (e.g., “multi-threading”, OpenCL e CUDA).
- métodos e técnicas de representação visual que aumentam a compreensão de dados complexos.
- processos de investigação ao nível de mestrado e de doutoramento.
No que respeita a OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM, o estudante deve ser capaz de:
- reprogramar o sistema gráfico através de “shaders” (e.g., Blinn-Phong shader).
- desenhar e desenvolver um “compute shader”.
- desenhar e desenvolver uma aplicação interativa usando CUDA “kernels”.
- desenhar e desenvolver um algoritmo numérico em GPU.
- desenhar e desenvolver uma aplicação de visualização científica (e.g., visualização molecular) que use “shader programming” and/or CUDA “programming”.
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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
Para que o estudante possa adquirir as competências (veja-se objetivos de aprendizagem) exigidas na unidade curricular, estão previstas:
- 2h/semana de aulas teóricas (T) sobre conceitos teóricos, métodos e algoritmos, utilizando-se para isso a projeção de transparências, a escrita no quadro e a discussão de ideias;
- 2h/semana de aulas prático-laboratoriais (PL), nas quais o estudante aplicará e testará os conceitos, as estruturas de dados e os algoritmos introduzidos nas aulas T através da resolução de exercícios que constam em fichas criadas para o efeito;
- 2h/semana de tutoria para o esclarecimento de dúvidas e resolução de problemas das fichas práticas que não foram resolvidos nas aulas PL, bem como para apoio na feitura dos projetos dos alunos.
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Bibliografia principal |
Principal/Main:
- D. Wolf. OpenGL 4 Shading Language Cookbook, 2nd ed., PACKT Publishing, 2013.
- Shane Cook, CUDA Programming: A Developer's Guide to Parallel Computing with GPUs, Morgan Kaufmann, 2013.
- T. Munzner. Visualization Analysis and Design, CRC Press, 2014.
- R. Grant. Data Visualization: Charts, Maps, and Interactive Graphics, CRC Press, 2018.
Complementar/Complementary:
- G. Sellers, R. Wright Jr., and N. Haemel. OpenGL SuperBible, 7th ed., Addison-Wesley Professional, 2015.
- T. Akenine-Moller, E. Haines, and N. Hoffmann. Real-Time Rendering, 3rd ed,. A.K. Peters / CRC Press, 2008.
- D. Kirk and W. Hwu. Programming Massively Parallel Processors: A Hands-On Approach, Morgan Kaufmann Publishers, 2010.
- J. Sanders and E. Kandrot. CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming, Addison-Wesley Professional, 2011.
- S. Murray. Interactive Data Visualization for the Web, O’Reilly, 2013.
- I. Meirelles. Design for Information, Rockport Publishing, 2013.
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