LFU:online

Teilnehmer dieses Kurses erlangen ein Verständnis von GPU Computing, welches sowohl Wissen über GPU Hardware und ihre Performancecharakteristika als auch Programmiermethoden für GPUs umfasst. Sie werden in der Lage sein, zu identifizieren ob ein gewisser Algorithmus sinnvoll auf GPUs verwendet werden kann, und können komplexere high-performance GPU Anwendungen aus individuellen Bausteinen zusammenzusetzen.

Die "3 walls" in der Hardwareentwicklung
Task Parallelismus vs. Datenparallelismus
Flynn's Taxonomy
Grundkonzepte von OpenCL
Modernes Hardwaredesign für Accelerators
GPU Speicher verstehen
GPU threads, predication und occupancy
Matrixmultiplikation und Transposition
Parallel reduction und parallel prefix sum
Sorting networks und bitonic sorting
Wavefront Parallelismus

Grundsätzliche Konzepte werden in einem normalen Vorlesungsformat präsentiert und anschließend sofort anhand von praktischen Codebeispielen und deren Performance auf echten parallelen Hardwareplatformen überprüft.

Projekte und eine schriftliche Prüfung.

Solide C Programmierkenntnisse
Basiswissen in Paralleler Programmierung

Verfahren zur Vergabe der Plätze bei Lehrveranstaltungen mit Teilnahmebeschränkung (PS, SE, VU, PJ)

Bei Lehrveranstaltungen mit einer beschränkten Zahl von Teilnehmerinnen und Teilnehmern werden die Plätze wie folgt vergeben:

1. Studierende, denen aufgrund der Zurückstellung eine Verlängerung der Studienzeit erwächst, sind bevorzugt zuzulassen.

2. Reicht Z 1 zur Regelung der Zulassung zu einer Lehrveranstaltung nicht aus, so sind an erster Stelle Studierende, für die diese Lehrveranstaltung Teil eines Pflichtmoduls ist, und an zweiter Stelle Studierende, für die diese Lehrveranstaltung Teil eines Wahlmoduls ist, bevorzugt zuzulassen.

3. Reichen Z 1 und 2 zur Regelung der Zulassung zu einer Lehrveranstaltung nicht aus, so werden die vorhandenen Plätze verlost.

Curriculum BA Informatik 2019W