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Modulverantwortliche/r: Jürgen Teich
Lehrende:
Jürgen Teich, Frank Hannig
Start semester: |
SS 2012 | Duration: |
1 semester |
Präsenzzeit: |
60 Std. | Eigenstudium: |
90 Std. | Language: |
Deutsch |
Lectures:
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Parallele Systeme
(Vorlesung, 2 SWS, Jürgen Teich et al., Tue, 12:15 - 13:45, 01.255-128, (außer Tue 3.7.2012); single appointment on 3.7.2012, 12:15 - 13:45, 02.112-128)
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Übung zu Parallele Systeme
(Übung, 2 SWS, Frank Hannig, Fri, 10:15 - 11:45, 00.151-113)
Inhalt:
Aktuelle PCs verfügen über Mehrkernprozessoren und Grafikkarten, die wiederum aus hunderten von einfachen Prozessoren bestehen können. Hierdurch wird ein hohes Maß an nebenläufiger Datenverarbeitung möglich, welche bis vor einigen Jahren nur in Großrechnern erreicht werden konnte. Die effiziente Ausnutzung dieser Parallelität bedarf allerdings mehr als nur mehrerer Prozessoren, insbesondere muss das zu lösende Problem Parallelverarbeitung erlauben. In dieser Vorlesung werden Eigenschaften unterschiedlicher paralleler Rechnerarchitekturen und Metriken zu deren Beurteilung behandelt. Weiterhin werden Modelle und Sprachen zum Programmieren paralleler Rechner eingeführt. Neben der Programmierung von allgemeinen Parallelrechnern werden Entwurfsmethoden (CAD) vorgestellt, wie man ausgehend von einer algorithmischen Problemstellung ein massiv paralleles Rechenfeld in VLSI herleiten kann, das genau dieses Problem optimal parallel berechnet. Solche Schaltungen spielen auf der Bit- bzw. Wortebene eine dominante Rolle (Arithmetik) sowie bei Problemen der Signal- und Bildverarbeitung (z.B. Filter). Im Einzelnen werden behandelt: 1.Theorie der Parallelität (parallele Computermodelle, parallele Spezifikationsformen und -sprachen, Performanzmodelle und -berechnung)
2.Klassifikation paralleler und skalierbarer Rechnerarchitekturen (Multiprozessoren und Multicomputer, Vektorrechner, Datenflussmaschinen, VLSI-Rechenfelder)
3.Programmierbare System-on-Chip (SoC) und Mehrkern-Architekturen (Grafik-Prozessoren, Cell, etc.)
4.Programmierung paralleler Rechner (Sprachen und Modelle, Entwurfsmethoden und Compiler, Optimierung)
5.Massive Parallelität: Vom Algorithmus zur Schaltung
Lernziele und Kompetenzen:
Schwerpunkt der Vorlesung ist die Vermittlung von Grundlagen der parallelen Datenverarbeitung.
Literatur:
Siehe Webseite: http://www12.informatik.uni-erlangen.de/edu/psys
Bemerkung:
auch für Computational Engineering
Weitere Informationen:
www: http://www12.informatik.uni-erlangen.de/edu/psys
Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:
- Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science)
(Po-Vers. 2010 | Schwerpunkt Realisierung von Informations- und Kommunikationssystemen | Wahlpflichtmodule | Wahlpflichtmodul aus INF im Schwerpunkt Realisierung von Informations- und Kommunikationssystemen)
Dieses Modul ist daneben auch in den Studienfächern "Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Bachelor of Science)", "Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science)", "Informatik (Bachelor of Science)", "Informatik (Master of Science)", "Mechatronik (Bachelor of Science)", "Mechatronik (Master of Science)", "Medizintechnik (Master of Science)" verwendbar. Details
Studien-/Prüfungsleistungen:
Parallele Systeme
- schriftlich oder mündlich, benotet
- Erstablegung: SS 2012, 1. Wdh.: WS 2012/2013, 2. Wdh.: SS 2013
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