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TU Berlin

Inhalt des Dokuments

Cluster Computing

Vorlesung (2 SWS) und Übung (2 SWS) 0432 L 520 im SS 2008

Termine:

Veranstaltung
Tag
Zeit
Raum
Dozenten
Vorlesung
Dienstag
10-12 Uhr
HL 001
Heiß
Übungen
Freitag
10-12 Uhr
HL 001
Schönherr

Beginn: 15.04.2008

Materialien:

Folienskriptum im pdf-Format
0
Organisatorisches
1-fach
4-fach
1
Einführung
1-fach
4-fach
2
Parallelrechner-Architekturen
1-fach
4-fach
3
Programmieren für Parallelrechner
1-fach
4-fach
4
Leistungsaspekte
1-fach
4-fach
5
Zuordnungsprobleme
1-fach
4-fach
6
Basisalgorithmen für Zuordnungsprobleme
1-fach
4-fach
7
Das Aufteilungsproblem
1-fach
4-fach
8
Das Prozessorverwaltungsproblem
1-fach
4-fach
9
Das Einbettungsproblem
1-fach
4-fach
10
Das Lastverteilungsproblem
1-fach
4-fach
11
Scheduling abhängiger Prozesse
1-fach
4-fach
Übungszettel
Blatt 1
22. April 2008 - 5. Mai 2008
Blatt 2
6. Mai 2008 - 19. Mai 2008
Blatt 3
27. Mai 2008 - 9. Juni 2008
Blatt 4
16. Juni 2008 - 23. Juni 2008
Blatt 5
24. Juni 2008 - 14. Juli 2008
Nützliche Links
C
C-Crashcourse (vom Unix-Praktikum WS 2006/07)
MPI
A Tutorial / User’s Guide for MPI, noch ein MPI-Tutorial, eine Beschreibung der MPI Kommandos und Routinen, der offizielle MPI-Standard selbst und nicht zuletzt Google, Wikipedia und Co.
für zu Hause: Open MPI, MPICH2

Anrechenbarkeit:

Informatik (Diplom):
Studiengebiet BKS
Informatik (MSc):
Wahlpflicht im Modul KBS-Vertiefung
Technische Informatik (Diplom):
Fächerkatalog Technische Anwendungen
Technische Informatik (MSc):
Wahlpflicht im Modul KBS-Vertiefung

Inhalt:

Cluster bilden die zur Zeit vorherrschende Klasse paralleler Hochleistungsrechner. Sie bestehen aus konventionellen Prozessorknoten, die über ein Hochgeschwindig­keitsnetzwerk miteinander verbunden sind. Obwohl meistens räumlich integriert, handelt es sich um verteilte Systeme mit jeweils lokalen Betriebssystemen. Das enorme Leistungspotential dieser Rechnerklasse kann nur ausgeschöpft werden, wenn Programmcode und Daten optimal über die Knoten verteilt werden. Die einge­setzten Verfahren müssen insbesondere skalierbar sein, also auch bei Tausenden von Rechnerknoten noch effizient arbeiten. Gleichzeitig soll aber der Programmierer von diesen Aufgaben entlastet werden. Die Vorlesung gibt einen Überblick über die auftretenden Probleme und stellt Algorithmen zu ihrer Lösung vor.

Lernziele:

Die Studierenden sollen

  • Verständnis der spezifischen Eigenschaften paralleler Systeme und ihrer Be­triebssystemanforderungen erlangen
  • elementare Algorithmen und Mechanismen zur Betriebsunterstützung paralle­ler Systeme kennen lernen
  • Ablauf und Vorgehen bei der Lösung der behandelten Probleme an Hand praktischer Aufgaben erarbeiten

Gliederung:

  • Architektur von Cluster Computer
  • Programmiermodelle paralleler Systeme
  • Zuordnungsprobleme
  • Mapping
  • Partitionierung
  • Lastverteilung
  • Lastausgleich
  • Scheduling
  • Leistungsaspekte
  • Middleware für Clustersysteme
  • Meta- und Gridcomputing

Literatur:

  • Heiss, H.-U.: Prozessorzuteilung in Parallelrechnern, BI-Verlag, Mannheim, 1996
  • Andrews, G. A.: Foundations of Multithreaded, Parallel and Distributed Programming, Addison-Wesley, 2000
  • Pfister, G.: In Search of Clusters 2nd ed., Prentice Hall, 1998
  • Zomaya,A.: Parallel and distributed computing handbook, McGraw Gill,1995
  • Buyya,R.: High Performance Cluster Computing, Vol. 1+2, Prentice Hall, 1999

Übungen:

Der Übungsbetrieb beginnt in der ersten Vorlesungswoche.

Klausur:

Die Prüfungsform und der Prüfungstermin werden in der Vorlesung bekannt gegeben.

 

Diejenigen, die am Ende des Semesters eine Einzelprüfung dieser Veranstaltung benötigen (Wahlfach o.ä.), melden sich bitte per E-Mail beim Übungsgruppenleiter (sofern noch nicht geschehen).

Voraussetzungen:

Vordiplom, Kenntnisse in Betriebssystemen und Rechnerarchitektur

Zusatzinformationen / Extras

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Ansprechpartner

Jan Schönherr
+49 30 314-79833
Raum EN 356

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