teaching:wintersemester_2022_2023:supercomputer_forschung_innovation
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Seminar Supercomputer: Forschung und Innovation
Beschreibung
In diesem Seminar geht darum, aktuelle Entwicklungen im Bereich des High-Performance Computings zu betrachten.
Beachten Sie auch unsere allgemeinen organisatorischen Hinweise zu Seminaren.
Zielgruppe
Das Seminar eignet sich für Studierende der Informatik in den Diplom- und Bachelorstudiengängen. Studierende anderer Studiengänge müssen die Anrechnung mit dem jeweiligen Prüfungsausschuss klären.
Interessierte Zuhörer sind auch herzlich willkommen.
Daten der Veranstaltung
Zeit | Dienstag, 10–12 Uhr | ||
Ort | DKRZ Raum 034 | ||
Mailingliste | SFI-2223 |
Dozenten
Themen
Zeitplan
- 18.10.22 Themenvorstellung und Organisatorisches, Kurzvortrag zur Übersicht und HPC-Kontext
- 25.10.22 frei - Themenwahlverkündung hier auf der Webseite
- 01.11.22 frei
- 08.11.22 frei
- 15.11.22 frei
- 22.11.22 frei
- 29.11.22 frei
- Feedback Abgabe: 29.11.22, 11:59
01. OmpSs-2@Cluster: Distributed Memory Execution of Nested OpenMP-style Tasks 1) – Grigoriy Barsov02. Micro-benchmarks for Cluster OpenMP Implementations: Memory Consistency Costs 2) – Philipp Schult03. Identifying Degree and Sources of Non-Determinism in MPI Applications Via Graph Kernels 3) – Janet Mefti
- 06.12.22 09:45 (Raum 023)
- Feedback Abgabe: 06.12.22, 11:59
04. Automatic Parallelization of Python Programs for Distributed Heterogeneous Computing 4) – Thanh Nguyen
- 13.12.22 09:45 (ONLINE)
- Feedback Abgabe: 13.12.22, 11:59
- 20.12.22 09:45
- 10.01.23 09:45
- Feedback Abgabe: 10.12.22, 11:59
13. STEP: A Distributed OpenMP for Coarse-Grain Parallelism Tool 13) – Maximilian Marquardt10. Influence of Noisy Environments on Behavior of HPC Applications 14) – Mohammed Ert- 14. From OpenMP to MPI: first experiments of the STEP source-to-source transformation tool 15) – Joshua Lowe
- 17.01.23 09:45
- 24.01.23 09:45
- Feedback Abgabe: 24.01.23, 12:59
- 19. zMesh: Theories and Methods to Exploring Application Characteristics to Improve Lossy Compression Ratio for Adaptive Mesh Refinement 20) – Gleb Neubauer
- 20. Artificial intelligence reconstructs missing climate information 21) – Hannes Priebe
13. STEP: A Distributed OpenMP for Coarse-Grain Parallelism Tool 22) – Maximilian Marquardt
- 31.01.23 09:45
- Feedback Abgabe: 31.01.23, 12:59
- 22. Transitioning from file-based HPC workflows to streaming data pipelines with openPMD and ADIOS2 23) – Tim Keminer
23. First Experiences with Intel Cluster OpenMP 24) – Melissa Dincer- 21. A model of checkpoint behavior for applications that have I/O 25) – Dennis Hansson
Noch offen:
Literaturhinweise
teaching/wintersemester_2022_2023/supercomputer_forschung_innovation.txt · Last modified: 2023-01-31 10:09 by Anna Fuchs