Parallelisierung von physikalischen Rechnungen auf GPUs mit CUDA
Parallelisation of Physics Calculations on GPUs with CUDA
Modul PH1351
Modulversion vom SS 2017 (aktuell)
Von dieser Modulbeschreibung gibt es historische Versionen. Eine Modulbeschreibung ist immer so lange gültig, bis sie von einer neuen abgelöst wird.
Ob die Lehrveranstaltungen des Moduls in einem spezifischen Semester angeboten werden, finden Sie im Abschnitt Lehrveranstaltungen, Lern- und Lehrmethoden und Literaturhinweise unten.
| verfügbare Modulversionen | |
|---|---|
| SS 2017 | SS 2011 |
Basisdaten
PH1351 ist ein Semestermodul in Deutsch oder Englisch auf Master-Niveau das im Sommersemester angeboten wird.
Das Modul ist Bestandteil der folgenden Kataloge in den Studienangeboten der Physik.
- Proseminarkatalog für den Masterstudiengang Physik der kondensierten Materie
- Proseminarkatalog für den Masterstudiengang Kern-, Teilchen- und Astrophysik
- Proseminarkatalog für den Masterstudiengang Biophysik
- Proseminarkatalog für den Masterstudiengang Applied and Engineering Physics
Soweit nicht beim Export in einen fachfremden Studiengang ein anderer studentischer Arbeitsaufwand ("Workload") festgelegt wurde, ist der Umfang der folgenden Tabelle zu entnehmen.
| Gesamtaufwand | Präsenzveranstaltungen | Umfang (ECTS) |
|---|---|---|
| 120 h | 30 h | 4 CP |
Inhaltlich verantwortlich für das Modul PH1351 ist Stefan Recksiegel.
Inhalte, Lernergebnisse und Voraussetzungen
Inhalt
Seminarvorträge und Programmierprojekte durch Studierende zu Parallelisierungsmethoden auf GPUs in der rechnergestützten Physik.
Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an dem Modul sind die Studierenden in der Lage, Algorithmen aus der rechnergestützten Physik auf hochparallelen Prozessoren umzusetzen. Sie verstehen, welchen Einfluss verschiedene Parallelisierungsparameter auf die Ausführungsgeschwindigkeit haben.
Voraussetzungen
Algorithmen der rechnergestützten Physik (z.B. durch gleichzeitige Teilnahme an der parallel angebotenen Vorlesung Rechnergestützte Physik II), Programmieren in C.
Lehrveranstaltungen, Lern- und Lehrmethoden und Literaturhinweise
Lehrveranstaltungen und Termine
| Art | SWS | Titel | Dozent(en) | Termine | Links |
|---|---|---|---|---|---|
| PS | 2 | Parallelisierung von physikalischen Rechnungen auf GPUs | Recksiegel, S. |
Do, 16:00–18:00, PH 1161 |
eLearning |
| RE | 2 | Repetitorium zu Parallelisierung von physikalischen Rechnungen auf GPUs | Recksiegel, S. |
Lern- und Lehrmethoden
Die Lernergebnisse dieses Moduls werden durch die Literatursuche, das Literaturstudium, die Vorbereitung des Vortrags, die Diskussion mit dem/der Dozenten/in, das Programmieren, das Erstellen des Vortrags, den Vortrag an sich und das Beantworten der Fragen dazu erarbeitet.
Medienformen
Präsentationsmaterialien, ergänzende Literatur, Rechner mit CUDA fähiger Grafikkarte (im CIP-Pool vorhanden).
Literatur
CUDA programming guide von NVIDIA (mehr Doku hier), Teil 5 und Teil 6 von GPU Gems 3.
http://users.ph.tum.de/srecksie/lehre/cuda.html
Modulprüfung
Beschreibung der Prüfungs- und Studienleistungen
Im Rahmen des Seminars bereitet jede(r) Studierende selbständig einen Vortrag zu einem aktuellen wissenschaftlichen Thema vor. An Hand dieses Vortrags wird das Erreichen der Lernergebnisse überprüft.
Modulumfang
Die Modulgröße von 4 ECTS entspricht der im Seminar anfallenden Arbeitsbelastung. Seminare sind Studienleistungen. Der Prüfungscharakter ist immanent, so dass keine zusätzliche Prüfungsbelastung am Semesterende anfällt.