Hintergründe und Ziele des parallelen Rechnens, Grundkenntnisse paralleler Algorithmen, Rechnerarchitekturen, Programmiermodellen, Sprachen und Schnittstellen (konkret OpenMP, Cilk, MPI). Leistungs und Qualitätsanalyse, Problemfälle, elementare Fähighkeiten des Programmierens in den vorgestellten Schnittstellen/Sprachen (C oder C++ mit MPI und OpenMP; pthreads, Cilk und/oder verwandte).

Motivation, Hintergründe, (Geschichte) des parallelen Rechnens. Parallele Algorithmen, Rechnerarchitekturen, Programmiermodelle, Leistungsanalyse und Beurteilung, parallele Algorithmen (Fragestellungen), Einführung in MPI (Message-Passing Interface), Einführung in pthreads und OpenMP, task-basierte Ansätze wie Cilk. Sprachen und Schnittstellen für Mehrkernrechner.

Erste Vorlesung (inklusive Vorbesprechung): Montag, 4.3.2019

Für aktuelle Plan und Vorlesungsmaterial, siehe Homepage.

Begleitende Literatur:

• Rauber, Rünger: Parallel programming, Second Edition, Springer 2013.
• Schmidt, Gonzalez-Dominguez, Hundt, Schlarb: Parallel Programming. Concepts and Practice. Morgan Kaufmann 2018.

Andere Literatur wird bekanntgegeben. Kursmaterial (Folien) soll für die Projektdurchführung ausreichen.

ECTS Breakdown:

• Vorlesungen: 1,5 ECTS
• Aufarbeitung: 1,5 ECTS
• Projektarbeit (Implementierung, Test, Messung): 3 ECTS

• Vorlesungen 13x2 Stunden = 26 Stunden
• Übungsbesprechungen 3x2 Stunden = 6 Stunden
• Vor- und Nachbereitung 30 Stunden
• Klausur 10+2 Stunden = 12 Stunden
• Übungsblätter 3x2 Stunden = 6 Stunden
• Projekte 2x35 Stunden = 70 Stunden

Total: 150 Stunden = 6 ECTS

Programmierprojekte, Übungen, Klausur.

Grundlagen von Programmiersprachen, Rechnerarchitekturen und Betriebssystemen. Grundlagen in Algorithmen und Datenstrukturen (asymptotische worst-case Analyse). Programmierkenntnisse in C, C++, Fortran oder Java.