Lehrver­anstaltung

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
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
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.

Lernziele
Kenntnisse
Grundlagen der Parallelprogrammierung
Einleitung
Ansatz/Grundidee
Datenabhängigkeiten und Synchronisierung
Parallele Computerarchitekturen
Klassifikation
MMID
SIMD
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
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
Design paralleler Programme
Metriken zur Leistungsbestimmung (Performance Metrics)
Speedup
Amdahl’s Gesetz
Effizienz
Skalierbarkeit
Leistungseinbuße
Lastausgleich (Load Balancing)
Messung der Leistung (Performance)
Einordnung von Standardbibliotheken hinsichtlich der vorangestellten Designmöglichkeiten und deren Nutzung auf Basis von Design-Pattern
MPI (distributed memory)
CUDA (GPU-Programming)
Rechnerarchitekturen (gem. Von-Neumann)
Konzeptionelle Komponenten zur Leistungssteigerung bzgl. ...
Speicher
Processing Units
GPU (s.o.)
Kommunikation
Protection
Implementierung der vorangestellten Konzepten in konkreten Rechnerarchitekturen
IA32e (AMD64)
ARM
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.
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
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 Literatur
keine/none
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
keine

Lernziele
Fertigkeiten
siehe Fertigkeiten, die unter "Vorlesung/Übung->Lernziele->Fertigkeiten" aufgeführt sind
zielgerichtetes Handhaben der Software-Entwicklungsumgebungen
komplexere Aufgaben in einem Kleinteam bewältigen
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 Literatur
keine/none
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
keine

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