Vorlesung Hochleistungsrechnen

 

Der Anstieg an Komplexität von wissenschaftlichen Simulationen, die beispielsweise Probleme aus den Naturwissenschaften lösen, verlangt den Einsatz von adäquaten Parallelrechnersystemen. Die effiziente Nutzung von Parallelrechnern erfordert ein Verständnis der Mikroarchitektur um Strategien für die Parallelitätsnutzung und die Performance-Optimierung entwickeln zu können. Außerdem müssen die Simulationscodes auf der Ebene von parallelen Programmiermodellen oder parallelen Algorithmen entsprechend angepasst werden. In dieser Vorlesung werden entsprechende Methoden und Werkzeuge vorgestellt, die im Gebiet Hochleistungsrechnen Anwendung finden.

Lernziele der Vorlesung sind das Verständnis der wesentlichen Parallelrechnerarchitekturen, Kenntnisse grundlegender Entwurfsmethoden und Optimierungsstrategien für serielle und parallele Algorithmen, Beherrschung von Methoden zur Laufzeitanalyse paralleler Anwendungen, sowie das grundlegende Verständnis für elementare Operationen der parallelen Programmierung.

Inhalt

  • Eigenschaften von Mikroarchitekturen
  • Parallele Rechnerarchitekturen
  • Netzwerk-Topologien
  • Blockalgorithmen zur Ausnutzung von Datenlokalität in tiefen Speicherhierarchien
  • Prinzipien des parallelen Algorithmenentwurfs
  • Modellierung von Parallelität (Speedup, Effizienz, Amdahl) und Leistung
  • Einführung in parallele Programmierung
  • Weitere ausgewählte Themen

Die Liste der aktuellen Lehrveranstaltungen finden Sie unter Teaching – Chair for Computer Science 12.