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Lecture: Parallelverarbeitung - Details
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General information

Course name Lecture: Parallelverarbeitung
Semester WS 2011/12
Current number of participants 0
Home institute Leitung des Instituts für Informatik
participating institutes Praktische Informatik (Datenstrukturen)
Courses type Lecture in category Offizielle Lehrveranstaltungen
First date Tuesday, 11.10.2011 08:30 - 10:00
Pre-requisites Grundkenntnisse C/C++ (oder auch Fortran), Linux
Learning organisation Vorlesung und Uebung (theoretisch und praktisch)
Performance record Aktive Mitarbeit in den Uebungen, Loesung von Uebungsaufgaben
Studiengänge (für) Informatik (Diplom, Master), Bioinformatik (Diplom), Wirtschaftsinformatik, Mathematik, Physik (jeweils Diplom bzw. Master)
SWS 3(+1)
ECTS points 5

Rooms and times

No room preference
Tuesday: 08:30 - 10:00, weekly(15x)
(3.31 und PC-Pool)
Wednesday: 10:15 - 11:45, weekly (15x)

Fields of study

Comment/Description

Zahlreiche praktische Anwendungen und Forschungsprobleme lassen sich nur mit Hilfe paralleler oder verteilter Rechnersysteme in akzeptabler Zeit lösen. Dabei kann es sich um Parallelrechner im engeren Sinn, spezielle Mehrprozessorsysteme, Cluster, Mehrkernsysteme, Netzwerke aus Workstations o. ä. handeln. Diese erfordern jedoch, je nach Art der jeweiligen Parallelarchitektur, den Einsatz entsprechend neu entwickelter oder angepasster paralleler Algorithmen sowie spezieller Programmierwerkzeuge, Sprachen bzw. Spracherweiterungen oder Bibliotheken. Sowohl im Hardware- als auch im Softwarebereich vollziehen sich hier sehr wichtige und interessante Grundlagen- und Anwendungsentwicklungen (rel. neu z. B. Manycor-Systeme). Die Vorlesung dient der Vermittlung von wesentlichen Grundlagen und beinhaltet die Schwerpunkte

- Parallele Rechnerarchitekturen, verteilte Systeme, Verbindungsnetzwerke
- Parallele Prozesse, Synchronisation und Kommunikation
- Erarbeitung und Bewertung paralleler Algorithmen
- Programmierung paralleler und verteilter Rechnersysteme

In den Übungen werden parallele Algorithmen entwickelt und implementiert (MPI). Genutzt werden dazu der Linux-Cluster (64 Prozessoren) des Instituts bzw. das lokale Netz im Linux-Pool oder auch der Computeserver des Rechenzentrums für Thread-Parallelität.