Vorlesung Paralleles Rechnen

aktuelle Informationen

• Zulassung zur Nachklausur
• Ergebnisse der Klausur vom 12.02.04; hier finden Sie den Notenspiegel
• Nachklausur: Eine Nachklausur findet am Montag, den 29.03.04 von 10:00 bis 12:00 Uhr in Raum 1.02 statt.
• Klausureinsicht:
  • Donnerstag 18.03.04 von 14:00 bis 16:00 Uhr
  • Dienstag 23.03.04 von 09:00 bis 11:00 Uhr


• Klausur UPDATE!! natürlich schreiben wir nicht 3 Std. Klausur, sonden 2. Also von 9:30 bis 11:30.
  Ab 9:00 ist "Einlass".
• Tabelle: Klausuzulassung UPDATE (10.02.04)
• Klausurhinweise:
  • Unterlagen erlaubt
  • keine Taschenrechner
  • keine Notebooks


• Resultate von Blatt 3 (03.02.04)
• Resultate von Blatt 2 (20.04.04)
• Klausur: Donnerstag, 12. Februar 2004; HPI HS 3; 9:00 Uhr - 12:00 Uhr
• Exkursion: Mittwoch, 21.01.2004, 9:00 Uhr c.\,t., Max-Planck-Institut für Gravitationsphysik (Albert-Einstein-Institut), Golm
• drittes Aufgabenblatt: Ausgabe am 14.01.04 Abgabe: bis 28.01.04
• 17.12.03: Vorlesungsausfall wegen Krankheit
• zweites Aufgabenblatt: Ausgabe am 3.12.03 Abgabe: bis 17.12.03
• Resultate von Blatt 1 (03.12.03)
• Hinweise zur Clusternutzung
• Klausur: Donnerstag, 12. Februar 2004; HPI HS 3; 9:00 Uhr - 12:00 Uhr
• erstes Aufgabenblatt: Ausgabe am 5.11.03 Abgabe: bis 19.11.03
• Vorlesung: Mittwoch 9:15-10:45, Raum 03.04.0.02

Ansprechpartner

Folien

Anforderungen

• mindestens 50% der Hausaufgabenpunkte
• Bestehen der Klausur

Umfang und Zuordnung

Praktikum

Inhalt

• Wer oder was ist ein Beowulf?
• Wieso ist Gamma um mehr als ein Epsilon besser als IP?
• Gibt es bessere Schedulingverfahren als First Come First Served für parallele Anwendungen?
• Wie vermeide ich den Ping-Pong-Effekt bei der Lastbalancierung?
• Wie erreicht man superlinearen Speedup?
• Warum ist Prozeßmigration aufwendig?

Gliederung

1. Einführung: Motivation und Terminologie
2. Hardware:
   • Parallelrechnerarchitekturen
   • Clustertechnologie
3. Konzepte paralleler Anwendungen
   • Ebenen der Parallelität
   • Programmiermodelle für parallele Anwendungen
   • Graphenbasierte Modellierung von parallelen Programmen
4. Das nachrichtenbasierte Programmiermodell
   • Beispiel: Message Passing System (MPI)
5. Das datenparallele Programmiermodell
   • Beispiel: Fortran 90, High Performance Fortran
6. Das Programmiermodell des gemeinsamen Speichers
   • Beispiel: OpenMP
7. Leistungsanalyse
   • Leistungsmaße wie z.B. Speedup, Effizienz
   • Benchmarks
   • Top 500
8. Scheduling und Mapping paralleler Anwendungen
   • Space-Sharing-Strategien
   • Time-Sharing-Strategien/Gang-Scheduling
9. Metacomputing/Grid Computing
   • Beispielsysteme: Globus, Legion, Nimrod
10. Fehlertoleranz
    • Cluster-Monitoring
    • Checkpointing und Checkpointing-Protokolle
    • Migrationssysteme: Condor, PBeam, CoCheck
11. Parallele Ein-/Ausgabe

Literatur

• Rajkumar Buyya (ed.): High Performance Cluster Computing Volume 1: Architectures and Systems, Prentice Hall, 1999.
• Rajkumar Buyya (ed.): High Performance Cluster Computing Volume 2: Programming and Applications, Prentice Hall, 1999.
• Hwang/Xu: Scalable Parallel Computing: Technology, Architecture, Programming, Boston, WCB/McGraw-Hill, 1998.
• Fran Berman, Geoffrey Fox, and Anthony J.G. Hey (eds.): Grid Computing: Making the Global Infrastructure a Reality, John Wiley & Sons, 2003.
• Ian Foster und Carl Kesselman (eds.): The Grid: Blueprint for a New Computing Infrastructure, Morgan Kaufmann, 1999.
• Ian Foster: Designing and Building Parallel Programs, Addison Wesley, 1995.
• Peter Sanders, Thomas Worsch: Parallele Programmierung mit MPI, Logos Verlag, 1997.

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