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Einführung
1: Informatik 1
- Programmieren
- Programmieren Übung
- Theoretische Informatik 1
1: Mathematik 1
- Mathematik 1
- Mathematik 1 Übung
1: Sprachkompetenz
- Englisch
1: Technische Informatik 1
- Technische Informatik 1
- Technische Informatik 1 Übung
2: Informatik 2
- Algorithmen und Datenstrukturen
- Algorithmen und Datenstrukturen Übung
- Theoretische Informatik 2
2: Mathematik 2
- Analysis
- Statistik
2: Softwareprojekt
- Softwareprojekt
- Softwareprojekt Übung
2: Technische Informatik 2
- Technische Informatik 2
- Technische Informatik 2 Labor
3: Betriebssysteme
- Betriebssysteme
- Systemnahes Programmieren Labor
3: Betriebswirtschaftslehre und IT-Service-Management
- Betriebswirtschaftslehre
- IT-Service-Management
3: Datenbanken und Kommunikationsnetze 1
- Datenbanken 1
- Datenbanken 1 Übung
- Kommunikationsnetze 1
- Kommunikationsnetze 1 Labor
3: Verteilte Systeme 1 und Mensch-Maschine-Kommunikation
- Mensch-Maschine-Kommunikation
- Mensch-Maschine-Kommunikation Übung
- Verteilte Systeme 1
- Verteilte Systeme 1 Labor
4: Praxistätigkeit
- Praxissemester
4: Praxisvor- und -nachbereitung
- Praxisnachbereitung
- Praxisvorbereitung
5: Datenbanken und Kommunikationsnetze 2
- Datenbanken 2
- Kommunikationsnetze 2
5: ERP-Systeme
- ERP-Labor
- ERP-Systeme
5: Einführung in das Maschinelle Lernen
- Maschinelles Lernen
- Maschinelles Lernen Übung
5: IT-Sicherheit
- IT-Sicherheit
- IT-Sicherheit Übung
5: Softwareengineering und Verteilte Systeme 2
- Softwareengineering
- Softwareengineering Labor
- Verteilte Systeme 2
- Verteilte Systeme 2 Labor
5: Wahlpflichtfächer 1
- Advanced Topics in Computer Science
- App-Programmierung
- Bewegtbild
- Big Data Engineering
- Bildverarbeitung Labor
- Business Intelligence & Analytics
- Cloud Computing
- Computer Vision
- Computergrafik
- Datenschutzfördernde Technologien
- Digitale Transformation & digitales Marketing
- Einführung in die Angewandte Kryptographie
- Game Programming
- IT-Sicherheitsmanagement
- Malware-Entwicklung und Malware-Analyse
- Mathematik für Maschinelles Lernen
- Parallele Systeme
- Philosophie und Theorie der Informatik
- Praxiskurs Empirische Softwaretechnik
- Projektive Geometrie
- Rchnerarchitektur
- Rechnerarchitektur
- Seminar
6: Embedded Software
- Embedded Software
- Embedded Software Labor
6: Moderne Programmiermethoden
- Moderne Programmiermethoden
- Moderne Programmiermethoden Übung
6: Projektarbeit
- Projektarbeit
6: Schlüsselkompetenzen
- IT- und Medienrecht
- Intercultural Communication
- Recht
6: Wahlpflichtfächer 2
- App-Programmierung für iOS
- Augmented- und Virtual Reality
- BSI-Grundschutz
- Cyberspionage
- Data Mining & Grundlagen Maschinelles Lernen 2
- Digitale Audiosignalverarbeitung
- Frameworks für Python
- Generative KI
- Geschäftsprozessmanagement
- Grafisch-geometrische Algorithmen
- HKA-APP
- IT-Consulting
- IT-Sicherheit
- In-Memory-Datenbanken
- Konzeption, Design und Präsentation von interaktiven Projekten
- Microservices
- Mikrotechnologie Labor
- Mobilkommunikation
- Modellbasierte Softwareentwicklung
- Moderne Serveranwendungen und Webapps mit TypeScript
- Planetary Health Challenges
- Practical SAT Solving and Automated Planning
- Predictive Modelling and Machine Learning
- RZ-Betrieb
- Robotics - Theory and Practice
- SAP-Zertifizierung
- Serious Games
- Sounddesign
- Spezielle Kapitel Datenbanken
- Spezielle Kapitel ERP
- Unternehmenssoftware aus der Cloud
- Wir können auch anders - Climate Challenges
7: Abschlussarbeit
- Abschlussarbeit
7: Abschlussprüfung
- Abschlussprüfung
7: Wahlpflichtfächer 3
- ABAP-Programmierung
- Ausgewählte Kapitel 1
- Ausgewählte Kapitel 2
- Cybercrime und IT-Forensik
- Echtzeitgrafik
- Embedded Firmware für das Internet of Things
- Ethical Hacking
- Führungskräftetraining
- Game Design
- High Performance Computing
- High Speed Karlsruhe
- InspirING
- KI in Cybercrime und IT-Forensik
- Künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit
- Post-Quanten-Kryptographie
- Praktische Anwendung von Network Engineering und System Operations
- Projektmanagement
- Qualitätssicherung
- Reinforcement Learning
- Smart Technologies
- Soziales Engagement
- Suchmaschinen
- Teamteaching
7: Wissenschaftliches Arbeiten
- Wissenschaftliches Arbeiten

Veranstaltung
Parallele Systeme

EDV-Bezeichnung
I W391

Lehrsprache
Deutsch

Dozent/in

Prof. Dr. Christian Langen

Umfang (ECTS)
2,0

Umfang (SWS)
2,0

Art und Modus
Vorlesung

Wahlpflichtfach
Ja

Studieninhalte

Lernziele:

Verstehen des aktuellen Stands der Technik bei GPU-Programmierumgebungen und paralleler Programmentwicklung.
Verstehen der Konzepte der Wechselwirkungen zwischen Hardware und Software im GPU-Computing und Einfluss auf Leistungsfähigkeit.
Anwendung von Maßnahmen zur Leistungssteigerung in Abhängigkeit von der jeweiligen Anwendung und verfügbaren Rechenleistung.
Die Fähigkeit Projektergebnisse zu präsentieren und zu diskutieren.

Allgemein:

Historischer Hintergrund des High Performance Computing (HPC): Single Instruction Multiple Data (SIMD) Systeme (Flynn's Taxonomie), latenz- und duchsatzoptimierte Parallelrechner.
Grafikprozessorarchitekturen (GPU), Speicherarchitekturen, Speicherverwaltung.

CUDA-C/C++-Programmierung:

Datenparallele Programmierung: Parallelisierung von Schleifen durch Kernelprogrammierung
Thread-Programmierung
Grid-Programmierung
2D-Grids
Synchronisierung
CUDA-Streams
Optimierungsstrategien
Anwendungen im „Wissenschaftlichen Rechnen“: 2D-Wärmeausbreitung (Differenzengleichungen), Kryptographie (Feistel-Algorithmus), Mehrkörperproblem.

OpenAcc- und Numba (Python)-GPU-Programmierung.

Freie studentische Projekte.

Empfohlene Literatur

Cheng, John; Grossman, Max, McKercher, Ty: Professional CUDA C Programming (NVIDIA). Wrox 2014
Cook, Shane: CUDA Programming. A Developer's Guide to Parallel Programming. Morgan Kaufmann 2013
Han, Jaegeun; Sharma, Bharatkumar: Learn CUDA Programming, Packt 2019
Kirk, David B., Hwu, Wen-mei W.: Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach (NVIDIA). Morgan Kaufmann 2016.
Sanders, Jason; Kandrot, Edward: CUDA by Example. An Introduction to General-Purpose GPU Programing, NVIDIA, Addison Wesley 2012
Storty, Duane; Yurtoglu, Mete: CUDA for Engineers. An Introduction to High-Performance Parallel Computing, Addison Wesley 2016
Vaidya, Bhaumik: Hands-on GPU-Accelerated Computer Vision with OpenCV and CUDA, Packt 2018
Wilt, Nicolas: The CUDA Handbook. A Comprehensive Guide to GPU Programming. Addyson Wesley 2013.

Anmerkungen

Prüfungsleistungen
MP/20

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SPO-Nummer	Deutsch	Letzte Änderung
8		SoSe 2025
7		SoSe 2025
6		SoSe 2025
5		SoSe 2025
4		SoSe 2009
3		WiSe 2008/2009

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