High-Performance Computing with GPUs

Inhalt:

Im Seminar vertiefen Studierende ihre Fähigkeiten zur eigenständigen, forschungsorientierten Auseinandersetzung mit wissenschaftlicher Literatur und komplexen Fragestellungen aus dem Bereich der verteilten und parallelen Systeme. Neben der methodischen Aufarbeitung und der mündlichen sowie schriftlichen Präsentation fachwissenschaftlicher Inhalte liegt ein besonderer Schwerpunkt auf der kritischen Einordnung und dem wissenschaftlichen Diskurs aktueller Forschungstrends.
Der fachliche Fokus dieses Seminars ist stark praxis- und anwendungsorientiert ausgerichtet. Im Mittelpunkt stehen moderne Hardwarearchitekturen und Programmiermodelle, die massive Parallelität auf Grafikprozessoren (GPUs) ermöglichen. Exemplarische Themenkomplexe des Seminars umfassen:

• Parallele Programmiermodelle: Tiefere Analyse und praktischer Vergleich von Frameworks wie CUDA, OpenCL, SYCL oder OpenMP-Target-Offloading.

• Skalierung im Cluster (Multi-GPU & Heterogene Systeme): Verbindung von verteilten Systemen und paralleler Hardware, etwa durch die Kombination von MPI und CUDA für großskalierte HPC-Anwendungen.

• Anwendungsbezogenes HPC: Beschleunigung von rechenintensiven Algorithmen aus den Bereichen Machine Learning (z. B. Transformer-Training) oder wissenschaftliche Simulationen.