Vorlesung "Hochparallele Programmierung von GPUs"
Lehrbeauftragter:
Prof. Dr. Wolfgang E. Nagel
Anprechpartner:
Lehrveranstaltungsbeschreibung:
Die Lehrveranstaltung vermittelt die Fähigkeit hochparallele Algorithmen
für Manycore-Architekturen zu entwickeln und zu optimieren.
Der Schwerpunkt der Veranstaltung liegt auf modernen Grafikkarten, die
sowohl im Consumer-Bereich als auch im Hochleistungsrechnen eingesetzt
werden.
Auf Basis des Nvidia CUDA Programmiermodells werden Programmiertechniken
für massiv-parallele Umgebungen vermittelt und in Übungen angewandt.
Ferner werden diverse GPU APIs für Parallelisierung, Computergrafik und
Deep Learning vorgestellt. Ebenso wird auch auf das Arbeiten mit
entfernten GPU-Instanzen (Cloud, HPC, ...) eingegangen.
Die Lehrveranstaltung besteht aus 14 Vorlesungen und 11 Übungen, die
sich über das Semester abwechseln.
Der verbleibende Übungsabschnitt der Lehrveranstaltung dient der
Bearbeitung sogenannter Übungsprojekte.
Diese werden in Kooperation mit Partnern des GPU Center of Excellence
angeboten.
Die Übungsprojekte ermöglichen einen direkten Einblick in die Forschung
bei gleichzeitiger Vertiefung der vermittelten Lehrinhalte.
Die Lehrveranstaltung schließt mit den Projektpräsentationen der
Übungsgruppen.
Die Vorlesung wird auf englischer Sprache gehalten.
Umfang:
4 SWS (2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung)
Studiengänge:
- Diplom-Studiengänge Informatik, Informationssystemtechnik
- Master-Studiengänge Informatik, Medieninformatik
- Master-Studiengang Computational Science and Engineering
- Master-Studiengang Computational Modeling and Simulation
- weitere Interessenten der Studiengänge in Natur- und Ingenieurwissenschaften
Angebot der Lehrveranstaltung im:
Wintersemester
Empfohlene(s) Semester:
- Diplom-Studiengänge - Hauptstudium
- Master-Studiengänge - 1./3. Semester
Modulzuordnung:
INF-B-510, INF-B-520, INF-B-530, INF-B-540, INF-BAS7, INF-PM-FOR, INF-VERT5, MA-CSE-35, CMS-VC-ELV1, CMS-VC-ELV2
Hinweise auf Studienmaterial und etwaiige Klausureinsichten:
Vorlesungs- und Übungsunterlagen werden im OPAL zur Verfügung gestellt. Informationen zu Klausureinsichten werden dort angekündigt. Weiterhin stellen wir dort Informationen zur Prüfung zur Verfügung.
