Lehrveranstaltungshandbuch PPRA
Parallelprogrammierung und Rechnerarchitekturen
PDF Lehrveranstaltungsverzeichnis English Version: PPRA
Version: 3 | Letzte Änderung: 29.04.2022 08:41 | Entwurf: 2 | Status: Entwurf
| Langname | Parallelprogrammierung und Rechnerarchitekturen |
|---|---|
| Anerkennende LModule | PPRA_BaTIN |
| Verantwortlich |
Prof. Dr. Lothar Thieling
Professor Fakultät IME |
| Gültig ab | Sommersemester 2021 |
| Niveau | Bachelor |
| Semester im Jahr | Sommersemester |
| Dauer | Semester |
| Stunden im Selbststudium | 60 |
| ECTS | 5 |
| Dozenten |
Lehrbeauftragte(r) / Thieling
|
| Voraussetzungen | grundlegende prozedurale Programmierkenntnisse Grundkenntnisse in Multitasking-Programmierung Grundlegende Funktionsweise eines Von-Neumann-Rechners Grundlagen der Digitaltechnik (Automaten, Hardware-Beschreibungssprache) |
| Unterrichtssprache | deutsch |
| separate Abschlussprüfung | Ja |
Literatur
| Barlas, Gerassimos: Multicore and GPU Programming: An Integrated Approach |
| Tanenbaum, Goodman: Computerarchitektur, Pearson Studium (Prentice Hall) |
| Pacheco: Parallel Programming with MPI |
| Eijkhout: Introduction to High Performance Computing |
Abschlussprüfung
| Details | Die Studierenden sollen in einer schriftlichen Klausur folgende Kompetenzen nachweisen: 1.) Sicherer Umgang mit grundlegenden Begrifflichkeiten, Mechanismes und Konzepten. 2.) Parallelprogrammierung unter Verwendung gängiger Entwurfwerkzeuge (z.B. MPI und CUDA). 3.) Entwicklung von Problemlösungen, die prädestiniert sind für den Einsatz von Parallelrechnersystemen. |
|---|---|
| Mindeststandard | Mindestens 50% der möglichen Gesamtpunktzahl. |
| Prüfungstyp | Klausur |
Lernziele
| Zieltyp | Beschreibung |
|---|---|
| Kenntnisse | Grundlagen der Parallelprogrammierung Einleitung Ansatz/Grundidee Datenabhängigkeiten und Synchronisierung Parallele Computerarchitekturen Klassifikation MMID SIMD |
| Kenntnisse | Design paralleler Programme Entwicklungsprozeß Dekomposition Muster Vollständig parallel Task Parallelität (inkl. Task Pool) Devide and Conquer Pipeline (bzw. allgemeiner Task Graph) Data Parallel (Geometric Data) Recursive Data |
| Kenntnisse | Design paralleler Programme Programm Struktur Muster zur Parallelprogrammierung Master Slave (Master Worker) Fork and Join Singe Program Multiple Data (SPMD) Multiple Program Multiple Data (MPMD) Map-Reduce Loop Parallelism Zuordnung von Programm Struktur Mustern zu Dekompositions-Muster |
| Kenntnisse | Design paralleler Programme Metriken zur Leistungsbestimmung (Performance Metrics) Speedup Amdahl’s Gesetz Effizienz Skalierbarkeit Leistungseinbuße Lastausgleich (Load Balancing) Messung der Leistung (Performance) |
| Kenntnisse | Einordnung von Standardbibliotheken hinsichtlich der vorangestellten Designmöglichkeiten und deren Nutzung auf Basis von Design-Pattern MPI (distributed memory) CUDA (GPU-Programming) |
| Kenntnisse | Rechnerarchitekturen (gem. Von-Neumann) Konzeptionelle Komponenten zur Leistungssteigerung bzgl. ... Speicher Processing Units GPU (s.o.) Kommunikation Protection |
| Kenntnisse | Implementierung der vorangestellten Konzepten in konkreten Rechnerarchitekturen IA32e (AMD64) ARM |
| Kenntnisse | Nicht-Von-Neuman-Architekturen Anbindung von FPGAs an Von-Neumann-Architekturen Neuronale Netze implementiert in FPGAs |
| Fertigkeiten | Die Studierenden sind in der Lage, - den Aufbau, die Organisation und das Operationsprinzip von Rechnersystemen zu erörtern, - den Zusammenhang zwischen Hardware-Konzepten und den Auswirkungen auf die Software zu analysieren, um effiziente Programme erstellen zu können, - aus dem Verständnis über die Wechselwirkungen von Technologie, Rechnerkonzepten und Anwendungen die grundlegenden Prinzipien des Entwurfs nachzuvollziehen und anzuwenden, - Rechnerkonzepte zu bewerten und zu vergleichen. |
| Fertigkeiten | Die Studierenden sind in der Lage, - Architekturmerkmale von Parallelrechner zu beschreiben, - Parallelrechner, Programmierparadigmen und Designpattern zu bewerten und bezüglich einer Anwendung auszuwählen, - Parallelrechner zu programmieren |
| Fertigkeiten | Systemverhalten aus spezifizierenden Texten herleiten technische Texte erfassen implizite Angaben erkennen und verstehen fehlende Angaben erkennen ableiten erfragen |
Aufwand Präsenzlehre
| Typ | Präsenzzeit (h/Wo.) |
|---|---|
| Vorlesung | 2 |
| Übungen (ganzer Kurs) | 1 |
| Übungen (geteilter Kurs) | 1 |
| Tutorium (freiwillig) | 0 |
Besondere Voraussetzungen
|
keine |
| Begleitmaterial |
elektronische Vortragsfolien zur Vorlesung , elektronische Übungsaufgabensammlung , elektronische Software-Entwicklungsumgebung zum Compilieren, Linken, Debuggen, Simulieren, elektronische Sammlung von Beispiel-Programmen |
|---|---|
| Separate Prüfung | Nein |
Lernziele
| Zieltyp | Beschreibung |
|---|---|
| Fertigkeiten | siehe Fertigkeiten, die unter "Vorlesung/Übung->Lernziele->Fertigkeiten" aufgeführt sind |
| Fertigkeiten | zielgerichtetes Handhaben der Software-Entwicklungsumgebungen |
| Fertigkeiten | komplexere Aufgaben in einem Kleinteam bewältigen |
| Fertigkeiten | Erarbeitung von komplexeren Problemlösungen aus mindestens einem Bereich der rechen/datanintensiven Algorithmen, der Signalverarbeitung, der Künstlichen Intelligenz oder der Grafischen Animation, die pädestiniert sind für den Einsatz von Parallelrechnern. |
Aufwand Präsenzlehre
| Typ | Präsenzzeit (h/Wo.) |
|---|---|
| Praktikum | 1 |
| Tutorium (freiwillig) | 0 |
Besondere Voraussetzungen
|
keine |
| Begleitmaterial |
elektronische Aufgabenstellung (Problembeschreibung) , elektronische Software-Entwicklungsumgebung zum Compilieren, Linken, Debuggen, Simulieren , elektronische Sammlung von Beispiel-Programmen , elektronische Tutorials für Selbststudium Handhabung der Entwicklungsumgebung |
|---|---|
| Separate Prüfung | Nein |
Bei Fehlern, bitte Mitteilung an die
Webredaktion der Fakultät IME
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