Professur Praktische Informatik
Lehrveranstaltungen
Professur Praktische Informatik 

Hauptseminar Praktische Informatik (SS12)

Inhalt

Im Seminar werden Vorträge über die effiziente Realisierung paralleler Algorithmen auf modernen Rechnersystemen gehalten. Insbesondere steht die Programmierung von Graphikprozessoren im Mittelpunkt. Die Vorträge sind anhand von Originalliteratur auszuarbeiten und können wahlweise auf Deutsch oder Englisch gehalten werden.
Vorkenntnisse auf dem Gebiet der Parallelen Programmierung sind für die Teilnahme wünschenswert.
Das Seminar ist geeignet für folgende Studienleistungen:
  • Hauptseminar in den Diplomstudiengängen;
  • Hauptseminar im Bachelorstudiengang Informatik;
  • Forschungsseminar in den Masterstudiengängen.

Anmeldung

Die Anmeldung erfolgt über Email an

Vorbesprechung

Die Vorbesprechung fand am Mittwoch, dem 4. April 2012 um 9:15 Uhr im Raum 1/208 statt.
Folien zur Vorbesprechung für Kursteilnehmer: PDF.

Konsultationstermine

donnerstags, 14:00-15:30 Uhr, Raum 1/371, oder nach Vereinbarung.

Hinweise

  • Die Vortragsfolien sind eine Woche vor dem Vortragstermin zuzusenden. Die Besprechung der Folien findet zum Konsultationstermin in der Woche vor dem Vortrag statt.
  • Die Anwesenheit zu allen Vortragsterminen ist sicherzustellen.
  • Der Abgabetermin für die Ausarbeitung zum Vortrag ist zwei Wochen nach dem jeweiligen Vortragstermin.

Vortragstermine

Termin Vortragender Thema Literatur
9.5.2012 Marco Seidel Matrixalgorithmen [1]
16.5.2012 Steffen Schönefeldt Multi-GPU MapReduce on GPU Clusters [2]
23.5.2012 Robert Griesbach Solving Path Problems on the GPU [3]
6.6.2012 Erik Herrmann Fast Minimum Spanning Tree for Large Task Graphs on the GPU [4]
13.6.2012 Martin Schulze Parallel Graph Component Labelling with GPUs and CUDA [5]
20.6.2012 Thomas Schröder Efficient GPU Implementation for Particle in Cell Algorithm [6]
27.6.2012 Andre Werner Large-scale FFT on GPU Clusters [7]
27.6.2012 Sebastian Lippert Towards Dense Linear Algebra for Hybrid GPU Accelerated Manycore Systems [8]
[1] F.T. Leighton: Einführung in Parallele Algorithmen und Architekturen: Gitter, Bäume und Hypercubes. International Thomson Publishing, 1997.
[2] J.A. Stuart, J.D. Owens: Multi-GPU MapReduce on GPU Clusters. Proc. of the 2011 IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS'11), p. 1068-1079, IEEE Computer Society, 2011. Online verfügbar
[3] A. Buluc, J.R. Gilbert, C. Budak: Solving path problems on the GPU. Parallel Computing, Volume 36 Issue 5-6, June, 2010. Online verfügbar
[4] V. Vineet, P. Harish, S. Patidar, P.J. Narayanan: Fast minimum spanning tree for large graphs on the GPU. Proc. of the Conference on High Performance Graphics 2009 (HPG'09), p. 167-171, ACM 2009. Online verfügbar
[5] K.A. Hawick, A. Leist, D.P. Playne: Parallel graph component labelling with GPUs and CUDA. Parallel Computing, Volume 36 Issue 12, December, 2010. Online verfügbar
[6] R.G. Joseph, G. Ravunnikutty, S. Ranka, E. D'Azevedo, S. Klasky: Efficient GPU Implementation for Particle in Cell Algorithm. Proc. of the 2011 IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS'11), p. 395-406, IEEE Computer Society, 2011. Online verfügbar
[7] Y. Chen, X. Cui, H. Mei: Large-scale FFT on GPU clusters. Proc. of the 24th ACM International Conference on Supercomputing (ICS'10), p. 315-324, ACM 2010. Online verfügbar
[8] S. Tomov, J. Dongarra, M. Baboulin: Towards Dense Linear Algebra for Hybrid GPU Accelerated Manycore Systems. Parallel Computing, Volume 36 Issue 5-6, June, 2010. Online verfügbar

Betreuer