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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Practical parallel algorithms with MPI

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

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Practical parallel algorithms with MPI - Cheatsheet
Practical parallel algorithms with MPI - Cheatsheet Dekompositionsstrategien in parallelen Algorithmen Definition: Methoden zur Aufteilung eines Problems in Teilprobleme zur parallelen Verarbeitung. Details: Domänenzerlegung: Aufteilung des Datenbereichs in kleinere Teilbereiche. Funktionszerlegung: Aufteilung des Problems basierend auf unterschiedlichen Funktionen oder Operationen. Datenzentriert...

Practical parallel algorithms with MPI - Cheatsheet

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Practical parallel algorithms with MPI - Exam
Practical parallel algorithms with MPI - Exam Aufgabe 1) Ein populärer Algorithmus zur numerischen Integration verwendet die Monte-Carlo-Methode. Diese Methode basiert auf der Idee, zufällige Punkte in einem bestimmten Bereich zu generieren und zu prüfen, ob diese Punkte innerhalb der zu integrierenden Funktion fallen. Es sei die Aufgabe, die Fläche unter der Funktion f(x) = x² im Bereich von 0 bi...

Practical parallel algorithms with MPI - Exam

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Was versteht man unter einer Domänenzerlegung in parallelen Algorithmen?

Was sind zentrale Fragen bei Dekompositionsstrategien?

Was ist das Ziel der Dekomposition von parallelen Algorithmen?

Was ist notwendig, um parallele Programme mit MPI auszuführen?

Wie überprüft man, ob die MPI-Umgebung initialisiert ist?

Wie wird die MPI-Umgebung beendet?

Was versteht man unter Punkt-zu-Punkt-Kommunikation in MPI?

Welche Funktionen werden für Punkt-zu-Punkt-Kommunikation in MPI verwendet?

Wie vermeidet man Deadlocks in der Punkt-zu-Punkt-Kommunikation?

Was ist kollektive Kommunikation in MPI?

Beschreibe die MPI-Operation 'Broadcast'.

Welche Operation kombiniert 'MPI_Reduce' und 'MPI_Bcast'?

Was sind Fehlertoleranzstrategien in verteilten Systemen?

Wozu dient Checkpointing?

Was sind Heartbeats in verteilten Systemen?

Was bedeutet 'Cache-Lokalisierung' in Bezug auf Cache-Optimierungen und effizientes Ressourcenmanagement?

Welche Technik wird verwendet, um Daten vorauszuladen und Zugriffszeiten zu minimieren?

Wie kann die Effizienz bei der Speicherverwaltung und -nutzung maximiert werden?

Was sind einige der wichtigsten Debugging-Tools für parallele Programme gemäß dem MPI-Standard?

Welche Strategien können verwendet werden, um Deadlocks in parallelen Programmen zu vermeiden?

Was ist das Hauptziel der Deadlock-Vermeidung in parallelen Programmen?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Practical parallel algorithms with MPI an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
01

Grundlagen paralleler Algorithmen

Diese Einheit behandelt die grundlegenden Konzepte paralleler Algorithmen. Es wird auf die Theorie und die praktische Anwendung eingegangen.

  • Einführung in Parallelisierung und ihre Notwendigkeit
  • Klassifizierung paralleler Algorithmen
  • Dekompositionsstrategien
  • Workload-Balancing
  • Performance-Metriken
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02
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MPI-Basics

Hier lernst Du die Grundlagen der Message Passing Interface (MPI) Bibliothek kennen. MPI ist ein Standard zur Implementierung paralleler Programme.

  • Grundstruktur und Funktionsweise von MPI
  • MPI-Umgebung initialisieren und beenden
  • Punkt-zu-Punkt-Kommunikation
  • Kollektive Kommunikation
  • Kommunikationsprotokolle und ihre Optimierung
Karteikarten generieren
03
03

Verteiltes Rechnen

Dieser Abschnitt deckt das verteilte Rechnen ab, einschließlich der Organisation und Verwaltung verteilter Systeme.

  • Architekturen verteilter Systeme
  • Verteilte Datenstrukturen
  • Synchronisation und Konsistenz
  • Fehlertoleranzstrategien
  • Beispiele und praktische Anwendungen
Karteikarten generieren
04
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Performance Tuning

In dieser Einheit wird auf die Optimierung der Performance paralleler Algorithmen eingegangen. Ziel ist es, die Effizienz und Skalierbarkeit zu maximieren.

  • Analyse von Performance-Engpässen
  • Cache-Optimierungen
  • Lastverteilungstechniken
  • Effizientes Ressourcenmanagement
  • Werkzeuge zur Performance-Messung
Karteikarten generieren
05
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Fehlersuche und Debugging

Hier werden Methoden und Werkzeuge zur Fehlersuche und Fehlerbehebung in parallelen Programmen behandelt.

  • Debugging-Tools für parallele Programme
  • Deterministische vs. nicht-deterministische Fehler
  • Techniken zur Fehlerreproduzierung
  • Ansätze zur Deadlock-Vermeidung
  • Praktische Übungen zur Fehlersuche
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Practical parallel algorithms with MPI an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

In der heutigen Welt der Informatik sind parallele Algorithmen ein unverzichtbares Werkzeug. Der Kurs Practical parallel algorithms with MPI an der Universität Erlangen-Nürnberg zielt darauf ab, Dir diese wichtigen Fähigkeiten praxisnah zu vermitteln. Dieser Kurs findet in Form eines Praktikums im Informatiklabor statt und bietet Dir sowohl theoretische Kenntnisse als auch praktische Erfahrungen. Du wirst in der Lage sein, vielseitige Anwendungen zu skalieren und die Leistung durch das parallele Rechnen zu optimieren.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Der Kurs besteht aus wöchentlichen Vorlesungen und praktischen Übungen im Informatiklabor. Insgesamt umfasst er 5 ECTS-Punkte.

Studienleistungen: Die Leistungen werden durch wöchentliche Aufgaben und ein Abschlussprojekt bewertet.

Angebotstermine: Das Modul wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Grundlagen paralleler Algorithmen, MPI-Basics, Verteiltes Rechnen, Performance Tuning und Fehlersuche und Debugging

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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