08.128.817 Parallelisierung physikalischer Algorithmen II

Lehrende/r: Dr. Johannes Josef Schneider

Veranstaltungsart:

Anzeige im Stundenplan: Parallel.phy.Algorit

Semesterwochenstunden: 2

Credits: 3,0

Unterrichtssprache: Deutsch

Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | -

Voraussetzungen / Organisatorisches:
Voraussetzung für diesen Kurs sind gute Programmierkenntnisse in C/C++ oder wahlweise in Fortran 77. Da diese Vorlesung als Fortsetzungsveranstaltung der entsprechenden Vorlesung im Wintersemester 2008/09 geplant ist, sollten Sie auch schon über Grundkenntnisse zum Parallelisieren mit MPI verfügen. Den im Wintersemester behandelten und somit für diesen Kurs relevanten Stoff können Sie unter der Kursseite www.staff.uni-mainz.de/schneidj/kurse/ws0809 nachsehen.

In der ersten Vorlesungswoche wird es eine Vorbesprechung geben, bei der der endgültige Termin für die Vorlesung und die Übungen festgelegt wird. Dieser Termin wird sowohl durch einen Aushang als auch auf der Kursseite
www.staff.uni-mainz.de/schneidj/kurse/ss09
bekannt gegeben.

Inhalt:
Diese Vorlesung ist interdisziplinär zwischen Physik und Informatik angelegt. Auf der einen Seite werden verschiedene parallele Programmiermodelle vorgestellt sowie erweiterte Kenntnisse zur Parallelisierung mit MPI, OpenMP und CUDA vermittelt. Auf der anderen Seite werden verschiedene Problemstellungen aus dem Bereich Computational Physics betrachtet, die dann in den Übungsaufgaben mittels Parallelprogrammen gelöst werden sollen.

Empfohlene Literatur:
Ein sehr schönes, wenn auch etwas ungeordnetes Buch zur Parallelisierung mit MPI ist:
William Gropp, Ewing Lusk und Anthony Skjellum,
Using MPI -- Portable Parallel Programming With the Message-Passing Interface,
MIT Press
Darin sind auch verschiedene Anwendungsbeispiele zu physikalischen Problemstellungen enthalten.
Ansonsten gibt es im Internet zahlreiche einführende Texte zur Parallelisierung.

Für die im Kurs behandelten physikalischen Problemstellungen und Algorithmen sind folgende Bücher als einführende Literatur geeignet:
Kurt Binder und Dieter W. Heermann, Monte Carlo Simulation in Statistical Physics -- An Introduction, Springer
Johannes J. Schneider und Scott Kirkpatrick, Stochastic Optimization, Springer

Zusätzliche Informationen:
www.staff.uni-mainz.de/schneidj/kurse/ss09