• Bitte meldet euch möglichst bald im SLC an damit wir bzgl. Computer Räume rechtzeitig planen können.
  
  
• Zum größten Teil werden wir in der Vorlesung an der Tafel arbeiten.  Also ganz Old School.  Das betrifft natürlich den Theorie Teil aber z.B. auch die Einführung in C.  Natürlich werden wir auch hier Beispiele dann live am Rechner Testen.  Dennoch ist es wichtig, dass man erst am Reissbrett die Details austüftelt bevor man programmiert.
• Für den praktischen Teil wird das Material ins Netz gestellt: 
  http://apfel.mathematik.uni-ulm.de/~lehn/sghpc_ss15
• Link zu Beispielen aus der Übung im WS 2014/2015
  http://apfel.mathematik.uni-ulm.de/~lehn/sghpc_ws14

 

• Hier ein Vortrag der einen Überblick über die Inhalt und Ergebnisse der Vorlesung gibt (bis jetzt leider nur als Appel Keynote verfügbar, beim PDF Export gehen bei mir Indices verloren *grrr*):
  http://apfel.mathematik.uni-ulm.de/~lehn/ulmBLAS.zip
  
  
• Hier die Seite zu ulmBLAS
  http://apfel.mathematik.uni-ulm.de/~lehn/ulmBLAS/
  
  
• Hier habe ich Schritt für Schritt die Optimierung des Matrix-Matrix Produkts dokumentiert (am Ende erreichen wir 97%-98% der Performance der Intel MKL.  Alle anderen Big Players lassen wir klar hinter uns):
  GEMM: From Pure C to SSE Optimized Micro Kernels
  
  
• Direkter Link zu Folien des Sommer Semesters 2014 zum Abschnitt "Einführung in Assembler" im PDF Format:
  http://apfel.mathematik.uni-ulm.de/~lehn/sghpc/Vorlesung.pdf
  

• Grundlagen C, Assembler und Fortran.
• Funktionsweise von Compiler und Linker.
• Erstellen von "schlauen" Makefiles.
• Grundlagen Prozessorarchitektur, Rechnerarchitektur.
• Cache-Optimierte numerische Methoden.
• SIMD (Single Instruction Multiple Data) Programmierung mit SSE, AVX
• Instruction Pipeline Optimization.
• Parallele Rechnerstrukturen und Techniken zur Parallelisierung, Parallele numerische Methoden.

• Meldet euch bitte im SLC an.

Lehr- und Lehrformen

Vorlesung (2 SWS),  Übung (2 SWS), Programmierübungen (2SWS)

Dozent

Dr. Michael Lehn

Übungen

Klaus Stolle

Grundlage für

Ideale Vorbereitung für High Performance Computing und fortgeschrittene Numerik Module.

Leistungsnachweise und Prüfungen:

Bearbeitung, Präsentation und wissenschaftliche Diskussion (Kolloquium) eines Projektes.

Einordnungen in die Studiengänge:

• Computational Science and Engineering BSc
• Mathematik BSc
• Mathematische Biometrie BSc
• Physik MSc
• Wirtschaftsmathematik BSc
• Wirtschaftsphysik MSc

• Dienstag, 16:00 - 19:00, He 22, Raum 1.41
• Donnerstag, 14:00 - 17:00, He 18, Raum E60

Die erste Vorlesung ist am 14. April.  Die Vorlesungszeiten sind nach hinten raus flexibel zu verstehen.  Das heisst es kann mal eine halbe Stunde früher oder später aus sein:  In der Regel beginnen wir mit einer Stunde Theorie und fangen dann mit der praktischen Umsetzung an.  Das findet dann am Rechner statt und kann individuell  unterschiedlich lange dauern.  Aber wir sind ja dabei :-)