Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Parallele und Funktionale Programmierung

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Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

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Parallele und Funktionale Programmierung - Cheatsheet
Parallele und Funktionale Programmierung - Cheatsheet Datenparallelität vs. Task-Parallelität Definition: Datenparallelität: Gleiche Operation auf verschiedenen Daten gleichzeitig. Task-Parallelität: Verschiedene Operationen gleichzeitig auf unterschiedlichen Daten. Details: Datenparallelität: Verwendet SIMD (Single Instruction, Multiple Data), basiert auf Datenpartitionierung Task-Parallelität: V...

Parallele und Funktionale Programmierung - Cheatsheet

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Parallele und Funktionale Programmierung - Exam
Parallele und Funktionale Programmierung - Exam Aufgabe 1) Ein Softwareentwickler arbeitet an einem parallelen Verarbeitungsprogramm und möchte die Vorteile von Datenparallelität und Task-Parallelität verstehen. Der Entwickler möchte die verschiedenen Paradigmen in einem realen Szenario anwenden, um die Effizienz seines Programms zu maximieren. Angenommen, das Szenario umfasst einen Web-Server, de...

Parallele und Funktionale Programmierung - Exam

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Was ist Datenparallelität?

Welches Modell verwendet die Task-Parallelität?

Was ist ein Beispiel für Datenparallelität?

Was ist ein Mutex in der parallelen Programmierung?

Wofür verwendet man Semaphoren in der parallelen Programmierung?

Welche Methode wird oft zur Ressourcen-Synchronisation verwendet?

Was ist eine Race Condition in parallelen Programmen?

Wie können Deadlocks vermieden werden?

Was ist ein Deadlock in parallelen Programmen?

Was ist Erlang?

Was bedeutet 'immutable' in Erlang?

Wie wird ein Prozess in Erlang erstellt?

Welche Funktion erfüllt SIMD (Single Instruction, Multiple Data) in modernen Prozessoren?

Was bedeutet Cache-Kohärenz in Multicore-Prozessoren?

Welche Speicherzugriffsmodelle werden in modernen Prozessoren verwendet?

Was bedeutet Lazy Evaluation?

Was ermöglicht Lazy Evaluation im Umgang mit Datenstrukturen?

Wie lautet ein Beispiel für Lazy Evaluation in Haskell?

Was ist der Bully-Algorithmus in verteilten Algorithmen?

Wie funktioniert der Ring-Algorithmus zur Leader-Wahl?

Welcher Konsensus-Algorithmus basiert auf der Rollenteilung in Leader und Follower?

Was sind die wichtigsten Merkmale von OpenMP?

Welche Funktion wird in OpenMP genutzt, um Schleifen parallel auszuführen?

Was zeichnet die Message Passing Interface (MPI) aus?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Parallele und Funktionale Programmierung an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

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Grundlagen der parallelen Programmierung

Die Grundlagen der parallelen Programmierung befassen sich mit Konzepten und Techniken zur gleichzeitigen Abarbeitung von mehreren Prozessen. Dies ist essentiell für die Optimierung der Leistung moderner Computersysteme.

  • Definition und Typen von Parallelität: Datenparallelität vs. Task-Parallelität
  • Techniken zur Synchronisation: Mutex, Semaphore, Locks
  • Thread-Programmierung und Multithreading
  • Fehlersuche in parallelen Programmen: Race Conditions und Deadlocks
  • Werkzeuge und Bibliotheken für parallele Programmierung (OpenMP, MPI)
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Erlang und andere funktionale Programmiersprachen

Erlang dient als prominentes Beispiel für eine funktionale Programmiersprache, die auf Parallelität spezialisiert ist. Andere bewährte funktionale Programmiersprachen umfassen Haskell und Elixir.

  • Einführung und Syntax von Erlang
  • Hochverfügbarkeit und Fehlertoleranz in Erlang
  • Konzept der Unveränderlichkeit und Statelessness in funktionalen Sprachen
  • Vergleich von Erlang mit Haskell und Elixir
  • Anwendungsfälle für funktionale Programmierung in der modernen Softwareentwicklung
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Verwendung von Parallelität zur Leistungssteigerung

Parallelität wird genutzt, um die Leistungsfähigkeit von Software durch gleichzeitige Ausführung von Aufgaben zu verbessern. Dies erfordert ein tiefes Verständnis der Hardware-Architektur und der zugrunde liegenden Algorithmen.

  • Architekturen moderner Prozessoren und deren Parallelitätsfeatures
  • Algorithmen und Datenstrukturen für parallele Berechnungen
  • Werkzeuge zur Performance-Messung und Analyse (Profiling)
  • Best Practices zur Vermeidung von Bottlenecks
  • Anwendungsbeispiele aus der Praxis: Bildverarbeitung, Simulationen, Machine Learning
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Paradigmen funktionaler Programmierung

Funktionale Programmierung nutzen Paradigmen, die sich von den imperativen und objektorientierten Ansätzen stark unterscheiden. Diese Paradigmen konzentrieren sich auf mathematische Funktionen und Unveränderlichkeit.

  • Grundlagen der funktionalen Programmierung: Funktionen erster Klasse und höhere Funktionen
  • Rekursive Algorithmen und Tail-Call-Optimierung
  • Lazy Evaluation und ihre Vorteile
  • Monaden und ihre Anwendung in der funktionalen Programmierung
  • Vergleich und Integration von funktionalen Paradigmen in andere Programmiermodelle
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Verteilte Systeme und deren Programmierung

Die Programmierung verteilter Systeme behandelt die Entwicklung und Verwaltung von Software, die auf mehreren Computern gleichzeitig läuft. Dies umfasst Themen wie Netzwerkkommunikation und Datenkonsistenz.

  • Grundlagen verteilter Systeme und Kommunikationsprotokolle
  • Konzepte der Datenkonsistenz: CAP-Theorem, Eventual Consistency
  • Verteilte Algorithmen: Leader Election, Konsensus-Algorithmen
  • Middleware und Frameworks für verteilte Systeme (Apache Kafka, Akka)
  • Fehlertoleranz und Skalierbarkeit in verteilten Systemen
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Parallele und Funktionale Programmierung an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

In der Vorlesung 'Parallele und Funktionale Programmierung' der Universität Erlangen-Nürnberg erhältst Du umfassende Einblicke in zwei zentrale Programmierparadigmen der Informatik. Diese Veranstaltung kombiniert theoretische und praktische Einheiten, um Dir ein solides Verständnis sowohl der Grundlagen als auch spezifischer Anwendungsfälle zu vermitteln. Die Leistungskontrolle erfolgt üblicherweise durch eine schriftliche Prüfung am Ende des Semesters. Die Vorlesung wird normalerweise im Wintersemester angeboten.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Modulstruktur der Vorlesung umfasst theoretische und praktische Einheiten. Ein detaillierter Ablaufplan ist nicht verfügbar.

Studienleistungen: Die Leistungskontrolle erfolgt in der Regel durch eine schriftliche Prüfung am Ende des Semesters.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird normalerweise im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Grundlagen der parallelen Programmierung, Erlang und andere funktionale Programmiersprachen, Verwendung von Parallelität zur Leistungssteigerung, Paradigmen funktionaler Programmierung

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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