Paralleles Rechnen Seminar
Dozent:innen: Univ-Prof. Dr. Bertil SchmidtKurzname: 08.079.590
Kurs-Nr.: 08.079.590
Kurstyp: Seminar
Voraussetzungen / Organisatorisches
Themenauswahl:- E-Mail mit 2 bevorzugten Themen bis 3.2.2017 an Prof. Bertil Schmidt schicken
- Ich werde daraufhin Ihnen ein Thema zuweisen
- Es ist auch möglich eigenen Themen vorzuschlagen
Themen:
- GPU Sparse Matrix Multiplication
- GPU Multisplit
- In-place matrix transposition on GPUs
- In-place data sliding algorithms on GPUs
- Optimizing CUDA Dynamic Parallelism
- Scalable Deep Learning on Modern GPU Clusters
- Library for k-mer indexing of biological sequences on distributed memory systems
- HIPAcc: A domain-specific language and compiler for image processing
- Gerbil: a fast and memory-efficient k-mer counter with GPu support
- Big data analytics in the Cloud: Spark vs MPI
- self-suggested topic (requires approval by Prof. Schmidt)