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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Informatik
Universität Erlangen-Nürnberg
Bachelor of Science Informatik
Prof. Dr.
2024
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In der Vorlesung wird das fundamentale Konzept des parallelen Rechnens detailliert behandelt. Studierende lernen, wie Aufgaben parallelisiert werden können, um die Effizienz zu steigern.
Der Fokus liegt auf den Technologien und Methoden, die nötig sind, um Hochleistungsrechner optimal zu nutzen. Hierbei wird die Hardware- und Softwarearchitektur solcher Systeme beleuchtet.
Es werden Techniken zur Simulation physikalischer und mathematischer Modelle auf Supercomputern vermittelt. Schwerpunkt liegt auf der Implementierung und Analyse solcher Simulationen.
In diesem Abschnitt wird gezeigt, wie Algorithmen effektiv angepasst werden können, um die Leistung von Supercomputern voll auszuschöpfen.
Die Studierenden erlernen die spezifischen Techniken und Tools zur Entwicklung von Anwendungen für Supercomputer.
Das Supercomputing Praktikum ist Teil des Informatik-Studiums an der Universität Erlangen-Nürnberg und bietet Dir die Möglichkeit, praktische Erfahrungen mit Hochleistungsrechnen zu sammeln. Im Rahmen dieses Praktikums wirst Du sowohl an Vorlesungen als auch an praktischen Übungen teilnehmen. Gemeinsam mit anderen Studierenden arbeitest Du in Gruppen an Projekten, die den Einsatz von Supercomputern erfordern. Die Leistungsbewertung erfolgt durch die Erstellung von Projektdokumentationen und deren Präsentationen. Das Praktikum wird sowohl im Wintersemester als auch im Sommersemester angeboten und behandelt wichtige Themen wie Parallel Computing, High Performance Computing, Numerische Simulationen und die Optimierung von Algorithmen.
Kursleiter: Prof. Dr.
Studienleistungen: Die Leistungsbewertung erfolgt durch Projektdokumentationen und Präsentationen.
Angebotstermine: Das Praktikum wird sowohl im Wintersemester als auch im Sommersemester angeboten.
Curriculum-Highlights: Parallel Computing, High Performance Computing, Numerische Simulationen, Optimierung von Algorithmen, Programmierung von Supercomputern
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.
Gui F.
Anna H.
Qi P.
Heng H.
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