| Dauer: 
 1 Semester
 | Angebotsturnus: 
 Jedes Wintersemester
 | Leistungspunkte: 
 6
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  |  Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:Zertifikatsstudium Künstliche Intelligenz (Pflicht), Künstliche Intelligenz, 1. FachsemesterMaster Entrepreneurship in digitalen Technologien 2020 (Vertiefungsmodul), fachspezifisch, Beliebiges FachsemesterMaster Informatik 2019 (Basismodul), Technische Informatik, 1. oder 2. FachsemesterMaster Medizinische Informatik 2019 (Wahlpflicht), Technische Informatik, 1. oder 2. FachsemesterMaster Robotics and Autonomous Systems 2019 (Wahlpflicht), Wahlpflicht, 1. oder 2. FachsemesterMaster IT-Sicherheit 2019 (Basismodul), Technische Informatik, 1. oder 2. FachsemesterMaster Medizinische Informatik 2014 (Basismodul), Informatik, 1. oder 2. FachsemesterMaster Entrepreneurship in digitalen Technologien 2014 (Basismodul), fachspezifisch, 1. oder 2. FachsemesterMaster Informatik 2014 (Basismodul), Technische Informatik, 1. oder 2. Fachsemester
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  |   |  Lehrveranstaltungen:  CS4170-Ü: Parallelrechnersysteme (Übung, 2 SWS)CS4170-V: Parallelrechnersysteme (Vorlesung, 2 SWS) |  Workload:  20 Stunden Prüfungsvorbereitung60 Stunden Präsenzstudium100 Stunden Selbststudium |  | 
  |   |  Lehrinhalte:  |   |  Motivation und Grenzen für ParallelverarbeitungModelle der ParallelverarbeitungKlassifikation von ParallelrechnernMulti/Manycore-SystemeGrafikprozessoren (GPUs)OpenCLProgrammierumgebungen für ParallelrechnerHardwarearchitekturenSystemmanagement von Manycore-Systemen |  | 
  |  Qualifikationsziele/Kompetenzen:  Die Studierenden können unterschiedliche Parallelrechnerarchitekturen charakterisieren.Sie können Modelle für parallele Verarbeitung erläutern.Sie können gebräuchlichen Programmierschnittstellen für Parallelrechnersysteme anwenden.Sie können entscheiden, welche Parallelrechnerklasse sich zur Lösung eines speziellen Problems eignet und wie viele Prozessoren sinnvoll einsetzbar sind.Sie können die Vor- und Nachteile verschiedener Hardwarearchitekturen beurteilen.Sie können Software für parallele Rechensysteme unter Berücksichtigung der zugrundeliegenden Hardwarearchitektur entwickeln.Sie können unterschiedliche Verfahren zur Bestimmung der optimalen Taktfrequenz und Versorgungsspannung bei Mehrkernsystemen (Dynamic Voltage and Frequency Scaling, DVFS) miteinander vergleichen. | 
  |  Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:  | 
  |  Modulverantwortlicher:  Lehrende:  | 
  | Literatur: G. Bengel, C. Baun, M. Kunze, K. U. Stucky: Masterkurs Parallele und Verteilte Systeme - Vieweg + Teubner, 2008M. Dubois, M. Annavaram, P. Stenström: Parallel Computer Organization and Design - University Press 2012B. R. Gaster, L. Howes, D. R. Kaeli, P. Mistry, D. Schaa: Heterogeneous Computing with OpenCL - Elsevier/Morgan Kaufman 2013B. Wilkinson; M. Allen: Parallel Programming - Englewood Cliffs: Pearson 2005J. Jeffers, J. Reinders: Intel Xeon Phi Coprozessor High-Performance Programming - Elsevier/Morgan Kaufman 2013D. A. Patterson, J. L. Hennessy: Computer Organization and Design - Morgan Kaufmann, 2013 | 
  |  Sprache:Wird nur auf Deutsch angeboten
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  |  Bemerkungen:Zulassungsvoraussetzungen zur Belegung des Moduls:- Keine
 
 Zulassungsvoraussetzungen zur Teilnahme an Modul-Prüfung(en):
 - Erfolgreiche Bearbeitung von Übungen gemäß Vorgabe am Semesteranfang
 
 Modulprüfung(en):
 - CS4170-L1: Parallelrechnersysteme, Mündliche Prüfung, 100% der Modulnote
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  | Letzte Änderung:6.1.2025 | 
 
 
	
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