teaching:wintersemester_2024_2025: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 | Di. 10-12 | ||
Ort | DKRZ Raum 034 | ||
Mailingliste | SFI-2425 |
Dozenten
- Grundlagen von Künstlicher Intelligenz (AI) und Maschinellem Lernen (ML) – Alkan Kaya
- Neuronale Netzwerke: Aufbau und Funktionsweise – Mohamad Rashid Naimi
- Supervised vs. Unsupervised Learning – Hauke Hornecker
- Deep Learning und HPC: Potenziale und Herausforderungen – Farah Saif
- Hardware-Beschleunigung für ML/AI: GPUs und TPUs – Marius Niveri
- Parallelisierung von ML/AI-Modellen auf HPC-Systemen – Gregor Stange
- Speicherarchitektur und I/O für AI-Workloads – Jakob Rinsdorf
- Verteiltes Training von ML-Modellen in HPC-Umgebungen – Hark Merkau
- Bibliotheken und Frameworks für ML auf HPC-Systemen – Noah Münstermann
- Einsatz von AI/ML zur Optimierung von HPC-Systemen – Luis Amend
- Zukunft der AI und ML im HPC: Exascale Computing und darüber hinaus – Mateen Khalid
- Use Cases: AI und ML in der wissenschaftlichen Forschung auf HPC-Systemen – Eduard Fejl
- Erasure Coding, RAID – Leo Grimme
- Application Tracing – Jan Mägdefrau
- Beispiele: scorep, tinyprof, tau, darshan, hpctoolkit, caliper, likwid
- Non-invasives Application-tracing
- Instrumentiertes Application Tracing
- … as a Service – Christian Iltner
- GPUs – Ben Giese
- GPU Alternativen: FPGA, DPU, IPU, QPU, Vektorkarten – Jarne Münster
- Rechnen auf distributed Memory – Laurent Reher
- Quantum Computing (konkrete Anwendungen) – Helena Jäger
- Green HPC – Luka Dinic
- Debugging (gdb, DDT, compiler sanitizer, static code analysers [z.B. MPI-Checker]) – Florian Eigendorf
Noch offene Themen
- Weathergenerator
- Monitoring
- Workflow Engines
- Statische Verhaltensanalyse
- NeuralGCM
Zeitplan
- 15.10.24 Themenvorstellung und Organisatorisches, Kurzvortrag zur Übersicht und HPC-Kontext
- 22.10.24 frei - Themenwahlverkündung hier auf der Webseite
- 29.10.24 frei
- 05.11.24 frei
- 12.11.24 frei
- 19.11.24
- 26.11.24
- 03.12.24
- Feedback Abgabe: 03.12.24, 13:59
- 6. Neuronale Netzwerke: Aufbau und Funktionsweise – Mohamad Rashid Naimi
- 7. Supervised vs. Unsupervised Learning – Hauke Hornecker
- 10.12.24 Raum 023
- Feedback Abgabe: 10.12.24, 13:59
- 8. Use Cases: AI und ML in der wissenschaftlichen Forschung auf HPC-Systemen – Eduard Fejl
- 9. Deep Learning und HPC: Potenziale und Herausforderungen – Farah Saif
- 17.12.24
- 07.01.25
- 14.01.25
- 21.01.25
- Feedback Abgabe: 21.01.25, 13:59
- 16. Rechnen auf distributed Memory – Laurent Reher
- 17. Verteiltes Training von ML-Modellen in HPC-Umgebungen – Hark Merkau
- 28.01.25
- Feedback Abgabe: 28.01.25, 13:59
- 18. Parallelisierung von ML/AI-Modellen auf HPC-Systemen – Gregor Stange
- 19. Bibliotheken und Frameworks für ML auf HPC-Systemen – Noah Münstermann
teaching/wintersemester_2024_2025/supercomputer_forschung_innovation.txt · Last modified: 2024-11-06 16:26 by Jannek Squar