IAM - Computational Materials Science

High Performance Computing

  • type: Vorlesung (V)
  • semester: WS 17/18
  • time: 20.10.2017
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Poolraum 203


    20.10.2017
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Raum 305

    27.10.2017
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Poolraum 203

    27.10.2017
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Raum 305

    03.11.2017
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Poolraum 203

    03.11.2017
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Raum 305

    10.11.2017
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Poolraum 203

    10.11.2017
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Raum 305

    17.11.2017
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Poolraum 203

    17.11.2017
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Raum 305

    24.11.2017
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Poolraum 203

    24.11.2017
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Raum 305

    01.12.2017
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Poolraum 203

    01.12.2017
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Raum 305

    08.12.2017
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Poolraum 203

    08.12.2017
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Raum 305

    15.12.2017
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Poolraum 203

    15.12.2017
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Raum 305

    22.12.2017
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Poolraum 203

    22.12.2017
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Raum 305

    12.01.2018
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Poolraum 203

    12.01.2018
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Raum 305

    19.01.2018
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Poolraum 203

    19.01.2018
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Raum 305

    26.01.2018
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Poolraum 203

    26.01.2018
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Raum 305

    02.02.2018
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Poolraum 203

    02.02.2018
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Raum 305

    09.02.2018
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Poolraum 203

    09.02.2018
    14:00 - 17:00 wöchentlich
    HS Karlsruhe, Geb. E, Raum 305


  • lecturer: Prof. Dr. Britta Nestler

    Dr.-Ing. Michael Selzer
  • sws: 2
  • lv-no.: 2183721
Voraussetzungen

Empfehlungen:

Vorkenntnisse in Mathematik, Physik und Werkstoffkunde

Beschreibung

Medien:

Folien mit dem Vorlesungsinhalt, Übungszettel, Lösungsdateien der Rechnerübungen.

Literaturhinweise
  1. Vorlesungsskript; Übungsaufgabenblätter; Programmgerüste
  2. Parallele Programmierung, Thomas Rauber, Gudula Rügner; Springer 2007
Lehrinhalt

Die Inhalte der Vorlesung Hochleistungsrechnen sind:

  • Architektur paralleler Plattformen
  • Parallele Programmiermodelle
  • Laufzeitanalyse paralleler Programme
  • Parallelisierungskonzepte
  • MPI und OpenMP
  • Monte-Carlo Methode
  • 1D & 2D Wärmeleitung
  • Raycasting
  • N-Körper Problem
  • einfache Phasenfeldmodelle
Arbeitsbelastung

Präsenzzeit: 22,5 Stunden Vorlesung, 11,5 Stunden Übung
Selbststudium: 116 Stunden

Ziel

Der/die Studierende

  • kann die Grundlagen und Strategien der parallelen Programmierung erläutern.
  • kann Hochleistungsrechner durch den Einsatz entsprechender Parallelisierungtechniken effizient für die Durchführung von Simulationen nutzen.
  • besitzt einen Überblick über typische Anwendungen und ihre speziellen Anforderungen an die Parallelisierung.
  • kennt Konzepte zur Parallelisierung und kann diese anwenden, um Hochleistungsrechner mit Mehrkernprozessoren für den Einsatz in Wissenschaft und Industrie effizient zu nutzen.
  • besitzt Erfahrung in der Umsetzung paralleler Algorithmen durch ein begleitendes Rechnerpraktikum.
Prüfung

Es werden regelmäßig Übungen am Computer durchgeführt.

Am Ende des Semesters findet eine Klausur statt.