Paralleles Rechnen Seminar

Dozent:innen: Univ-Prof. Dr. Bertil Schmidt
Kurzname: 08.079.590
Kurs-Nr.: 08.079.590
Kurstyp: Seminar

Voraussetzungen / Organisatorisches

Voraussetzungen:

Erfolgreiche Teilnahme an HPC oder PAA.

Themenauswahl:

E-Mail mit 2 bevorzugten Themen bis spätestens 7.2.2020 an Prof. Dr. Bertil Schmidt per E-Mail schicken.
Ich werde daraufhin Ihnen ein Thema zuweisen
Es ist auch möglich eigenen Themen vorzuschlagen

Themen:

  • The Case for Learned Index Structures
  • Performance extraction and suitability analysis of multi- and many-core architectures for next generation sequencing secondary analysis
  • Exascale Deep Learning for Climate Analytics
  • Efficient Architecture-Aware Acceleration of BWA-MEM for Multicore Systems
  • A Modular Benchmarking Infrastructure for High-Performance and Reproducible Deep Learning
  • Distributed enhanced suffix arrays
  • A Versatile Software Systolic Execution Model for GPU Memory-Bound Kernels
  • Legate NumPy: Accelerated and Distributed Array Computing
  • Differentiable Programming for Image Processing and Deep Learning in Halide
  • Selber vorgeschlagenes Thema (muss aber von mir genehmigt werden)