08.079.590 Paralleles Rechnen Seminar

Lehrende/r: Univ-Prof. Dr. Bertil Schmidt

Veranstaltungsart: Seminar

Anzeige im Stundenplan: 08.079.590

Semesterwochenstunden: 2

Credits: 4,0

Unterrichtssprache: Deutsch

Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | 15

Voraussetzungen / Organisatorisches:
Voraussetzungen:

Erfolgreiche Teilnahme an PAA oder HPC.

Inhalt:
Themenauswahl:

E-Mail mit 2 bevorzugten Themen bis spätestens 12.7.2019 an Prof. Dr. Bertil Schmidt schicken.
Ich werde daraufhin Ihnen ein Thema zuweisen
Es ist auch möglich eigenen Themen vorzuschlagen

Themen:

1. Accelerating Reduction and Scan Using Tensor Core Units
   
2. diBELLA: Distributed Long Read to Long Read Alignment
   
3. Performance extraction and suitability analysis of multi- and many-core architectures for next generation sequencing secondary analysis
   
4. Adaptive Sparse Matrix-Matrix Multiplication on the GPU
   
5. GPU-Accelerated Large-Scale Genome Assembly
   
6. Hardware-conscious Hash-Joins on GPUs
   
7. Harnessing GPU tensor cores for fast FP16 arithmetic to speed up mixed-precision iterative refinement solvers
   
8. GRASShopPER—An algorithm for de novo assembly based on GPU alignments
   
9. Exascale Deep Learning for Climate Analytics
   
10. Efficient Architecture-Aware Acceleration of BWA-MEM for Multicore Systems
    
11. A Modular Benchmarking Infrastructure for High-Performance and Reproducible Deep Learning
    
12. UPC++: A High-Performance Communication Framework for Asynchronous Computation
    
13. Large-Scale Hierarchical k-means for Heterogeneous Many-Core Supercomputers
    
14. A Framework for the Automatic Vectorization of Parallel Sort on x86-based Processors
    
15. Selber vorgeschlagenes Thema (muss aber von mir genehmigt werden)