Vorlesung Konzepte paralleler Programmierung
Waren Anfang des Jahrtausends parallele Systeme noch dem High-Performance-Computing
(HPC) vorbehalten, so haben sie mit dem Hardware-Trend hin zu Multicoresytemen
mittlerweile auch im Desktop-PC und Serverbereich Einzug gehalten. Um diese
Hardwareplattformen optimal ausnutzen zu können sind spezielle Programmierparadigmen,
-sprachen und -werkzeuge notwendig.
Im HPC-Bereich hat die Vernetzung von Arbeitsplatzrechnern mittels leistungsfähiger
Kommunikationstechnologien (z. B. Gigabit Ethernet, InfiniBand, RoCE) zu einer
preisgünstigen Plattform für parallele Anwendungen geführt – den sogenannten Compute
Clustern.
Die Vorlesung stellt die Konzepte der Parallelverarbeitung vor und legt ihren
Schwerpunkt auf den Bereich Cluster Computing.
Veranstalter
Prof. Dr. Bettina Schnor
Max Schrötter
Modulnummern
- Bachelor Computational Science: 1040
- 550711 - Vorlesung
- 550721 - Übung
- 550701 - Prüfung
- Master Computational Science: 7010 (nur in Absprache mit Prof. Dr. Schnor)
- 552511 - Vorlesung
- 552521 - Übung
- 552501 - Prüfung
Ort/Termine
Die Vorlesung wird mittwochs von 10:00 Uhr bis 12:00 Uhr im Raum 02.25.F1.01 gehalten,
donnerstags von 14:00 Uhr bis 16:00 Uhr findet die Übung im Raum 02.70.0.11 statt.
Events
Aktuelles
Zweite Klausur
11.10.2024, 10:00 Uhr - 12:00 Uhr
Universität Potsdam, 02.70.0.10
Klausureinsicht
25.09.2024, 15:00 Uhr - 16:00 Uhr
Universität Potsdam, 02.70.2.03
Klausur
04.09.2024, 13:30 Uhr - 15:30 Uhr
Universität Potsdam, 02.70.0.11
HPC-Cluster Führung
18.04.2024, 14:00 Uhr - 14:45 Uhr
Universität Potsdam, Treffpunkt 02.70, 1.OG am Aufzug
Erste Übung
11.04.2024, 14:00 Uhr - 16:00 Uhr
Universität Potsdam, Raum 02.70.0.11
Bitte Laptop mitbringen! Es gibt praktische Anleitung zur Benutzung des Clusters!
Erste Vorlesung
10.04.2024, 10:00 Uhr - 12:00 Uhr
Universität Potsdam, Raum 02.25.F1.01
Materialien
Themenliste
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Parallelrechnerarchitekturen
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Programmiermodelle für parallele Anwendungen
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Graphenbasierte Modellierung von parallelen Programmen
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Parallelisierung gemäß PCAMV-Modell
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Programmiermodelle für Multicoresysteme: POSIX-Threads, OpenMP
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Programmiermodell für Cluster Computing: MPI
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Scientific Computing: Beispiel: Fortran 2008 und CAF (Co-array Fortran)
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Leistungsanalyse von parallelen Anwendungen
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Clustertechnologie: Ressourcenmanagementsysteme, Scheduling und Mapping, Netzwerke, Leichtgewichtprotokolle
Anforderungen
Es müssen studienbegleitend mindestens 50% der Hausaufgabenpunkte erreicht werden, um zur abschließenden Prüfung
zugelassen zu werden. Die abschließende Prüfung muss mit mindestens 4.0 bestanden werden.
Literatur
Parallel Programming: Concepts and Practice
Bertil Schmidt, Jorge Gonzalez-Dominguez, Christian Hundt, Moritz Schlarb
Morgan Kaufmann, 1. Auflage, 2017
Parallel Programming: for Multicore and Cluster Systems
Thomas Rauber, Gudula Rünger
Springer, 2. Auflage, 2013
Parallel Programming
Michael J. Quinn
Mcgraw-Hill Higher Education, 2004
