Paralleles Rechnen (Sommersemester 2012)
- Dozent*in: Jun.-Prof. Dr. Jan-Philipp Weiß
- Veranstaltungen: Vorlesung (0162000), Übung (0162100)
- Semesterwochenstunden: 2+2
| Termine | ||
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| Vorlesung: | Donnerstag 9:45-11:15 | 1C-03 |
| Übung: | Freitag 14:00-15:30 | F-Pool SCC |
| Lehrende | ||
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| Dozent, Übungsleiter | Jun.-Prof. Dr. Jan-Philipp Weiß | |
| Sprechstunde: | ||
| Zimmer Röserhaus (01.86) | ||
| Email: Jan-Philipp.Weiss@kit.edu | Übungsleiter | Dipl.-Inform. Werner Augustin |
| Sprechstunde: | ||
| Zimmer Röserhaus (01.86) | ||
| Email: werner.augustin@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, OpenMP und CUDA bearbeitet.
Interessierte Kandidaten wenden sich zur Anmeldung bitte per E-Mail an jan-philipp.weiss@kit.edu. Aufbauend auf der Vorlesung können sich Diplom- oder Masterarbeiten ergeben.