Numerische Simulation in der Manycore-Ära (Sommersemester 2010)
- Dozent*in: Jun.-Prof. Dr. Jan-Philipp Weiß
- Veranstaltungen: Vorlesung (1617)
- Semesterwochenstunden: 2
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| Vorlesung: | Dienstag 11:30-13:00 | 1C-01 |
| Lehrende | ||
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| Dozent | Jun.-Prof. Dr. Jan-Philipp Weiß | |
| Sprechstunde: | ||
| Zimmer Röserhaus (01.86) | ||
| Email: Jan-Philipp.Weiss@kit.edu | ||
Durch die weite Verbreitung von Multi- und Manycore-Technologien ist das parallele Rechnen nicht länger auf den Bereich des Hochleistungsrechnens beschränkt und beeinflusst zunehmend das Leistungsverhalten von Softwareprojekten. Anwendungen in der numerischen Simulation können durch den Einsatz paralleler Konzepte auf modernen Architekturen wie Graphikprozessoren (GPUs), Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), dem Cell Prozessor (PlayStation 3) oder Multicore-CPUs teils erheblich beschleunigt werden. Allerdings erfordern die neuen Hardwarevorausetzungen eine Überarbeitung und Erweiterung der bisher verwendeten Ansätze. Die Parallelität auf Hardwareebene erstreckt sich nunmehr über mehrere Ebenen hinweg, die Daten werden in einer Hierarchie von Speicherelementen vorgehalten, und die Heterogenität der Hardware nimmt zu. Zukünftige Leistungsgewinne erfordern ein ausgefeiltes Zusammenspiel zwischen der mathematischen Modellierung, den eingesetzten numerischen Verfahren und Algorithmen, den parallelen Programmiermodellen und den Hardwarekomponenten. Im Rahmen dieser Vorlesung soll zunächst ein Überblick über die sich entwickelnden Prozessortechnologien, die zur Verfügung stehenden parallelen Programmiermodelle, sowie über die Charakteristika paralleler Algorithmen gegeben werden. Anhand dieser Erkenntnisse werden die Anforderungen an die parallele numerische Simulation untersucht. Es wird aufgezeigt, welche Grenzen und Möglichkeiten die neuen Technologien bieten und welche numerischen Verfahren ein Beschleunigungspotential aufweisen. Anhand von Beispielen aus dem Bereich von schnellen Gleichungssystemslösern (z.B. FFT, Mehrgitter), Gebietszerlegungsmethoden, Vorkonditionierung und Teilchenmethoden werden parallele numerische Konzepte vorgestellt und unterschiedliche Implementierungsaspekte untersucht. Die Vorlesung wird durch praktische Experimente auf unterschiedlichen Plattformen ergänzt.
Interessierte Kandidaten wenden sich bitte per E-Mail an jan-philipp.weiss@kit.edu.
Aufbauend auf der Vorlesung können sich Diplom- oder Masterarbeiten ergeben.