Lehrveranstaltungshandbuch F07_Informatik

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Verantwortlich: Prof. Dr.-Ing. Luigi Lo Iacono

Lehrveranstaltung

Befriedigt Modul (MID)

• aktuelle
  • Ma MT2012 INF

Organisation

Version erstellt 2016-10-03 VID 2 gültig ab WS 2012/13 gültig bis

Bezeichnung Lang F07_Informatik LVID F07_INF LVPID (Prüfungsnummer)

Semesterplan (SWS) Vorlesung 2 Übung (ganzer Kurs) Übung (geteilter Kurs) Praktikum 2 Projekt Seminar Tutorium (freiwillig)

Präsenzzeiten Vorlesung 30 Übung (ganzer Kurs) Übung (geteilter Kurs) Praktikum 30 Projekt Seminar Tutorium (freiwillig)

max. Teilnehmerzahl Übung (ganzer Kurs) Übung (geteilter Kurs) Praktikum 18 Projekt Seminar

Gesamtaufwand: 180

Unterrichtssprache

• Deutsch oder Englisch

Niveau

• Master

Notwendige Voraussetzungen

• keine

Literatur

• D. W. Hofmann: Theoretische Informatik, Carl Hanser, 2011
• B. Vöcking, H. Alt, M. Dietzfelbinger, R. Reischuk, C. Scheideler, H. Vollmer, D. Wagner: Algorithms Unplugged, Springer, 2011
• T. Rauber, G. Rünger: Parallele Programmierung, Springer, 2007
• W. W. Hwu: GPU Computing Gems, Morgan Kaufmann, 2011
• S. Hoffmann, R. Lienhart: OpenMP, Springer, 2008

Dozenten

• Prof. Dr.-Ing. Luigi Lo Iacono
• Prof. Dr.-Ing. Arnulph Fuhrmann

Wissenschaftliche Mitarbeiter

• tba

Zeugnistext

Informatik

Kompetenznachweis

Form
sMP	Regelfall (bei großer Prüfungszahl: sK)

Aufwand [h]
sMP	10

Intervall: 1/Jahr

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Lehrveranstaltungselemente

Vorlesung

Lernziele

Lerninhalte (Kenntnisse)

• Theoretische Grundlagen der Informatik
  • Berechenbarkeit
  • Komplexität
  • Graphenalgorithmen
  • Optimierungsverfahren
  • Nebenläufigkeit
    • Prozesse
    • Threads
    • Deadlocks
• Grundlagen der parallelen Programmierung
  • Amdahls Gesetz
  • Speicherarchitekturen
  • Prozessorarchitekturen
  • Synchronisationsmechanismen
    • Semaphoren
    • Monitore
    • Barriers
  • Entwurf von parallelen Algorithmen
    • Zerlegung von Problemen
    • Abbildung auf konkrete Hardwarearchitektur
• Theorie der parallelen Datenverarbeitung
  • Algorithmen
    • Zusammenfügen
    • Verteilen
    • Suchen
    • Sortieren
    • Filtern
  • Datenstrukturen
    • Arrays
    • Dünn-besetzte Arrays
    • Adaptive Datenstrukturen
• Parallele Algorithmen für Mehrkernprozesoren
• Parallele Algorithmen für GPUs
  • Aufbau der Hardware
  • APIs
    • OpenCL
    • CUDA
    • OpenMP
  • Anwendungen
    • Nächste Nachbarn
    • Kollisionserkennung
    • Tone Mapping

Fertigkeiten

• Anwenden theoretischer Grundlagen
• Entwicklungsaufgaben organisieren und durchführen
• Umsetzen von parallelen Algorithmen

Begleitmaterial

• elektronische Vortragsfolien zur Vorlesung
• elektronische Übungsaufgabensammlung
• elektronische Entwicklungswerkzeuge

Besondere Voraussetzungen

Besondere Literatur

• keine

Besonderer Kompetenznachweis

• siehe Praktikum

Praktikum

Lernziele

Fertigkeiten

• Textuelle Aufgabenstellungen erfassen und verstehen

Handlungskompetenz demonstrieren

• Aufgabenstellung erfassen und daraus Modelle bilden
• Parallele Algorithmen umsetzen
• Entwicklungen testen und absichern
• Arbeitsergebnisse von Komilitonen prüfen und bewerten

Begleitmaterial

• elektronische Vortragsfolien zur Vorlesung
• elektronische Übungsaufgabensammlung
• elektronische Entwicklungswerkzeuge

Besondere Voraussetzungen

• äquivalent zur Vorlesung

Besondere Literatur

• keine

Besonderer Kompetenznachweis

Form
bÜA	Präsenzübung und Selbstlernaufgaben

Beitrag zum LV-Ergebnis
bÜA	unbenotet, Voraussetzung für sMP

Intervall: 1/Jahr