Nummer

INFO-4173
Titel

Massively Parallel Computing
Lehrform(en)

Vorlesung, Übung
ECTS 6
Arbeitsaufwand
- Kontaktzeit
- Selbststudium
Arbeitsaufwand:
180 h
Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS
Selbststudium:
120 h
Veranstaltungsdauer 1 Semester
Häufigkeit des Angebots Im Sommersemester
Unterrichtssprache Englisch
Prüfungsform

Mündliche Prüfung (bei großer Teilnehmerzahl Klausur), durch erfolgreiche Übungen kann ein Notenbonus erarbeitet werden.

Inhalt

Die Vorlesung führt die nötigen Konzepte der parallelen Verarbeitung ein, und gibt einen Überblick über die augenblicklich verfügbare Hardware. Weiterhin werden grundlegende parallele Algorithmen, z.B. Map, Reduce, Prefix-Sum, Branching, aber auch parallele Anwendungen wie FFT, Partikelsysteme und Simulationen etc. behandelt. Um für neue Probleme effiziente, parallele Lösungen zu entwickeln, werden entsprechende Herangehensweisen und Komplexitätsanalysen vermittelt.

Qualifikationsziele

Ein aktueller Trend aller Chip-Hersteller ist es, mehr und mehr Recheneinheiten auf einem Chip zu integrieren, z.B. mit mehreren hundert Prozessoren auf einer Grafikkarte. Um diese Architekturen effizient zu nutzen, müssen geeignete Algorithmen gewählt und die Probleme hinsichtlich der Speicherbandbreite optimiert werden. (1) Ziel der Vorlesung ist es, die Studenten in die Lage zu versetzen, ein gegebenes Problem hinsichtlich der möglichen Effizienzsteigerung durch Parallelisierung zu analysieren. (2) Sie können geignete Algorithmen entwickeln, um ein möglichst schnelle massiv-parallele Implementierung zu erarbeiten. (3) Sie sind in der Lage, durch Profiling ihre Programme hinsichtlich der Speicherbandbreite, der Auslastung der GPU und der Register zu optimieren.

Vergabe von Leistungspunkten/Benotung
Lehrform
Status
SWS
LP
Prüfungsform
Prüfungsdauer
Benotung
Berechnung
Modulnote (%)
Vorlesung
V
o
2
3.0
MP
25
b
100
Übung
Ü
o
2
3.0
Teilnahmevoraussetzungen Es gibt keine besonderen Voraussetzungen.
Dozent/in Lensch
Literatur / Sonstiges

Hubert Nguyen: GPU Gems 3, Addison Wesley; T. Mattson, B. Sanders, B.
Massingill: Patterns for Parallel Programming, Addison Wesley ; gpgpu.org
- General-Purpose Computation Using Graphics Hardware; NVIDIA CUDA
page; NVIDIA CUDA Programming Guide ; Vorlesungsfolien werden bereitgestellt

Zuletzt angeboten Sommersemester 2022
Geplant für Sommersemester 2024
Zugeordnete Studienbereiche INFO-INFO, INFO-PRAK, INFO-TECH, MEDI-APPL, MEDI-INFO, MEDI-MEDI, MEDI-MMT, MEDI-PRAX, MEDI-VIS, MEDZ-MEDTECH, ML-CS