Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Programmiertechniken für Supercomputer

In dieser Sektion werden Techniken der parallelen Programmierung behandelt, die es erlauben, Aufgaben auf mehrere Prozesse aufzuteilen, um die Rechenleistung zu maximieren.

• Grundlagen der parallelen Algorithmen
• Unterschiede zwischen parallelem und sequenziellem Programmieren
• Einsatz von MPI (Message Passing Interface)
• Thread-basierte Parallelisierung mit OpenMP
• Fehlersuche und Debugging in parallelen Systemen

Diese Sektion konzentriert sich auf die Programmierung von GPUs, um massiv parallele Berechnungen durchzuführen und dabei die Leistungsfähigkeit moderner Grafikkarten zu nutzen.

• Einführung in GPU-Architekturen
• Programmierung mit CUDA
• Optimierung von Speichertransfers zwischen CPU und GPU
• Einsatz von OpenCL für plattformübergreifende Programmierung
• Benchmarking und Performance-Tuning von GPU-Programmen

Hier lernen Studierende Werkzeuge und Methoden kennen, um die Leistungsfähigkeit von Software auf Supercomputern zu analysieren und zu optimieren.

• Profiling-Tools wie Gprof und VTune
• Identifizierung und Beseitigung von Engpässen
• Optimierung von Speicherzugriffsmustern
• Einsatz von Parallelisierungsstrategien zur Leistungssteigerung
• Vergleichende Analyse von Algorithmen und Implementierungen

Diese Sektion vermittelt die Grundlagen und Anwendungen des Hochleistungsrechnens, das in wissenschaftlichen und industriellen Anwendungen genutzt wird.

• Architekturen von Supercomputern
• Einsatzgebiete und Anwendungen des HPC
• Parallele Dateisysteme und Speicherverwaltung
• Skalierungsstrategien für große Rechencluster
• Zukunftstrends im Hochleistungsrechnen

Die theoretischen Konzepte werden durch praxisorientierte Laborsessions ergänzt, in denen Studierende ihre Kenntnisse anhand realer Aufgabenstellungen anwenden.

• Implementierung von parallelen Algorithmen in C/C++
• GPU-Programmierung und Optimierung in Laborsessions
• Einsatz von HPC-Tools und -Umgebungen
• Durchführung von Performance-Analysen
• Projektarbeiten mit Fokus auf reale Forschungsfragen