Parallele Systeme



Inhalt

Parallele Systeme dominieren zunehmend die Rechnerlandschaft: Die Beispiele reichen von Multiprozessor- oder Multicore-PCs, über Cluster von PCs und Workstations, bis Höchstleistungsrechner (Supercomputer) und dem gesamten Internet. Die Anwendungsfelder sind: Klima- und Genforschung, Flug- und Kraftfahrzeugbau, verteilte Datenbanken, etc. Das Programmieren derartiger Systeme stellt jedoch eine große Herausforderung dar, weil eine Reihe spezifischer Aspekte im Prozeß der Softwareentwicklung berücksichtigt werden müssen: Kommunikation, Synchronisation, Skalierbarkeit, etc.
Die Vorlesung bietet eine grundlegende Einführung in das Gebiet der Softwareentwicklung für parallele Systeme: Parallele Rechnerarchitekturen, Programmierparadigmen und -modelle, moderne Programmierumgebungen, sowie Methoden zur Analyse und Optimierung paralleler Algorithmen und Software.



Zeit und Ort

Vorlesung: Dienstags 16 - 18 Uhr c.t., Donnerstags 16 - 18 Uhr (wöchentlich 13.04.2021 bis 15.07.2021)
Übung: Mittwochs 10 - 12 Uhr c.t. (wöchentlich 14.04.2021 bis 14.07.2021)

Der Veranstaltungsort und weitere Informationen zu Hygienevorschriften (bzw. einer möglichen Durchführung als Onlinekurs) werden zeitnah im Learnweb bekanntgegeben.



Voraussetzungen

Bachelor - Informatik



Leistungsnachweis

Die Prüfungsleistung der Vorlesung wird durch Bestehen der Klausur erbracht. Eine mündliche Prüfung (Modulabschlussprüfung, Fachprüfung, etc.) setzt immer die erfolgreiche Teilnahme an der Klausur voraus.


Bemerkung

Im Abstand von ca. 2 Wochen werden Übungsaufgaben zur Vorlesung gestellt. Die Bearbeitung der Aufgaben freiwillig. Es wird aber allen Teilnehmern dringend empfohlen, die Aufgaben zu bearbeiten.



Unterlagen

Unterlagen werden im Learnweb veröffentlicht.



Veranstalter

Prof. Sergei Gorlatch, Florian Fey



Literatur

Rauber, T., Rünger, G. (2007): Parallele Programmierung, Springer
Grama, A., Gupta, A., Karypis, G., Kumar, V. (2003): Introduction to Parallel Computing, Addison Wesley
Quinn, M. J. (1994): Parallel Computing: Theory and Practice, McGraw-Hill