Webrelaunch 2020

Paralleles Rechnen (Wintersemester 2010/11)

Termine
Vorlesung: Dienstag 11:30-13:00 1C-03
Übung: Mittwoch 14:00-15:30 RZ
Lehrende
Dozent, Übungsleiter Jun.-Prof. Dr. Jan-Philipp Weiß
Sprechstunde:
Zimmer Röserhaus (01.86)
Email: Jan-Philipp.Weiss@kit.edu

Der Einsatz moderner Parallelrechner und die Entwicklung von angepassten parallelen Algorithmen ermöglichen es, Probleme, die auf üblichen Arbeitsplatzrechnern nicht lösbar sind oder eine Rechenzeit von Wochen bis zu Monaten erfordern, meist innerhalb von wenigen Stunden zu bearbeiten. Dadurch erst werden die Simulation von komplexen Phänomenen aus den Natur- und Ingenieurwissenschaften und die notwendigen Parameterstudien ermöglicht. Die Vorlesung behandelt die Grundlagen für die effiziente Nutzung von Parallelrechnern und Supercomputern. Hierbei wird insbesondere auf die mathematische Modellbildung und Gebietszerlegungsmethoden für die Lösung partieller Differentialgleichungen eingegangen. Es werden Rechnerarchitekturen und Programmierparadigmen und -umgebungen auf Systemen mit gemeinsamem und verteiltem Speicher vorgestellt. Für wichtige Problemstellungen der numerischen Mathematik werden in diesem Rahmen Aspekte von effizienten Datenstrukturen (z.B. für tridiagonale und dünnbesetzte Matrizen) und parallelen Algorithmen erörtert. Hierzu werden insbesondere verschiedenene parallele Gleichungssystemlöser vorgestellt und diskutiert. Weiter werden auch die Grundtechniken zur Leistungsbewertung
vermittelt. Darüber hinaus wird auch auf neueste technologische Entwicklungen im Bereich der Multicore-Technologien eingegangen (z.B. GPUs, FPGAs, Cell).

Die Vorlesung hat einen einführenden Charakter und setzt lediglich Vorkenntnisse in den Programmiersprachen C oder C++ voraus. In den begleitenden Übungen werden verschiedene Aufgabenstellungen auf Parallelrechnern unter Verwendung von MPI und OpenMP bearbeitet. Interessierte Kandidaten wenden sich bitte per E-Mail an jan-philipp.weiss@kit.edu. Aufbauend auf der Vorlesung können sich Diplom- oder Masterarbeiten ergeben.