Lehrveranstaltungshandbuch Alternative Rechnerarchitekturen und Programmiersprachen


Verantwortlich: Prof.Dr.G.Hartung

Lehrveranstaltung

Befriedigt Modul (MID)

Organisation

Version
erstellt 2013-04-29
VID 2
gültig ab WS 2013/14
gültig bis
Bezeichnung
Lang Alternative Rechnerarchitekturen und Programmiersprachen
LVID F07_ARP
LVPID (Prüfungsnummer)

Semesterplan (SWS)
Vorlesung 2
Übung (ganzer Kurs) 0
Übung (geteilter Kurs)
Praktikum 2
Projekt
Seminar
Tutorium (freiwillig) 2
Präsenzzeiten
Vorlesung 30
Übung (ganzer Kurs) 0
Übung (geteilter Kurs)
Praktikum 30
Projekt
Seminar
Tutorium (freiwillig) 30
max. Teilnehmerzahl
Übung (ganzer Kurs)
Übung (geteilter Kurs) 40
Praktikum 18
Projekt 18
Seminar 40

Gesamtaufwand: 150

Unterrichtssprache

  • Deutsch

Niveau

  • Master

Notwendige Voraussetzungen

  • Kenntnisse Rechnerstrukturen
  • Kenntnisse imperative Programmiersprachen
  • Kenntnisse objektorientierter Programmiersprachen
  • Grundwissen theoretische Informatik

Literatur

  • Tanenbaum: Computer Architecture
  • Pacheco: Parallel Programming
  • Jensen: Coloured Petri Nets
  • Blackburn, Stieglitz: Learn Prolog now
  • Odersky: Scala by Example

Dozenten

  • Prof.Dr.G.Hartung

Wissenschaftliche Mitarbeiter

  • Dipl.-Ing. C. Ctistis

Zeugnistext

Alternative Rechnerarchitekturen und Programmiersprachen

Kompetenznachweis

Form
sMP Mündl. Prüfung (struktur. Befragung)

Aufwand [h]
sK 20

Intervall: 2/Jahr


Lehrveranstaltungselemente

Vorlesung / Übung

Lernziele

Lerninhalte (Kenntnisse)
  • Rechnermodelle
    • Prozessorbasierte Modelle
      • Netze aus Standardrechnern (Grids)
        • Cloud Computing
      • Vektorcomputing
        • CPU_GPUs
      • DSP
      • Reconfigurable Computing
    • Alternative Prozessormodelle
      • Organic Computing
      • Cell Computing
        • Neurocomputing
  • Programmiersprachen
    • imperative Programmierung
      • Programmierung von Grids
        • Standards für Programmentwicklung
        • Design Pattern für Grid-Programm.
    • deklarative Programmierung
      • Prolog
      • gefärbte Petri-Netze
    • funktionale Programmierung
      • ML (Meta Language)
      • Scala
  • Leistungsbewertung
    • Benchmarks
    • Modelle zur Leistungsbewertung

Fertigkeiten
  • Nutzung alternativer Rechnermodelle
    • Parallele Programmentwicklung für Grid
  • Nutzung alternativer Programmierverfahren
    • Deklarative Programmierung
    • Funktionale Programmierung

Handlungskompetenz demonstrieren
  • Parallelisierung rechenintensiver Aufgaben
    • Auswahl geeignete Rechnerarchitektur
    • Umsetzung in Programm
    • Leistungsbewertung
  • Einsatz alternativer Programmierverfahren z.B. für Rapid Prototyping

Begleitmaterial

  • elektronische Vortragsfolien zur Vorlesung
  • elektronische Übungsaufgabensammlung
  • Rechnerbasierte Entwicklungswerkzeuge
    • EDA system
    • HPC environment
    • Prolog-System
    • Petri-Netz-Werkzeug
  • elektronische Tutorials für Selbststudium
    • Hilfsblätter

Besondere Voraussetzungen

  • keine

Besondere Literatur

  • keine

Besonderer Kompetenznachweis

Praktikum

Lernziele

Lerninhalte (Kenntnisse)
  • Programmierumgebung für Grid-Programmierung
  • Petri-Netz-Modellierungswerkzeug

Fertigkeiten
  • Parallelisierung rechenintensiver Aufgaben
  • Anwendung deklarativer Lösungsverfahren
  • Analyse und Modellierung diskreter Systeme mit Petri-Netzen

Handlungskompetenz demonstrieren
  • Ableitung von Modellen aus natürlichsprachigen Aufgaben
  • Auswahl geeigneter Lösungsverfahren
  • Bewertung von Lösungen

Begleitmaterial

  • elektronische Aufgabenbeschreibung
  • Beispielprogramme
  • Rechnerbasierte Entwicklungswerkzeuge
    • HPC environment
    • EDA system
    • Prolog-System
    • Petri-Netz-Werkzeug
  • elektronische Tutorials für Selbststudium
    • Themenskripte
    • Hilfsblätter

Besondere Voraussetzungen

  • keine

Besondere Literatur

  • keine

Besonderer Kompetenznachweis

  • Präsentation der Ergebnisse des Praktikums
  • Beitrag zum LV-Ergebnis
  • Intervall
    • 1/Jahr

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