Architekturen und Middleware für Scientific Computing
Die Vorlesung behandelt Architekturen und Middleware für wissenschaftliches Rechnen
sowie Big-Data-Anwendungen.
Im ersten Teil werden unterschiedliche Ansätze für die
Programmierung von Grafikkarten vorgestellt. Im zweiten Teil
werden ausgewählte Themen aus dem Bereich Cluster Computing
(MPI One-Sided-Communication, RoCe, UltraEthernet, Dynamic
Resource Management, ...) diskutiert. Der dritte Teil
beschäftigt sich mit Architekturen und Middleware für Big Data
Computing.
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in der Programmiersprache C sind erforderlich. Die Bachelor-Vorlesung „Konzepte paralleler Programmierung“ wird empfohlen.
Veranstalter
Prof. Dr. Bettina Schnor
Max Lübke
Modulnummern
- Master Computational Science: 7010
- 552511 – Vorlesung
- 552521 – Übung/Projekt
- 552501 – Prüfung
Ort/Termine
Die Vorlesung findet mittwochs von 10:00 bis 12:00 Uhr im Raum 02.70.0.10 statt.
Die Projektveranstaltungen finden freitags von 10:00 bis 12:00 Uhr im Raum 02.70.0.11 statt.