Paralleles Rechnen Seminar
Dozent:innen: Univ-Prof. Dr. Bertil SchmidtKurzname: 08.079.590
Kurs-Nr.: 08.079.590
Kurstyp: Seminar
Voraussetzungen / Organisatorisches
Themen:1. Concurrent Hash Tables: Fast and General
2. Deep Learning Architectures
3. Abstractions for BVH Ray Traversal Algorithms
4. Distributed Hash Join Algorithms on Thousands of Cores
5. GPU Computing for Iterative Algorithms for Linear Systems
6. Merge-based Parallel Sparse Matrix-Vector Multiplication
7. An Enhanced Image Reconstruction Tool for CT on GPUs
8. Isoefficiency in Practice: Configuring and Understanding the Performance of Task-based Applications
9. Performance Optimization for the K-Nearest Neighbors Kernel on x86 Architectures
10. Kokkos: Enabling Manycore Performance Portabililty through Polymorphic Access Patterns
11. Lock-Free Parallel Dynamic Programming
12. An Efficient Cache-Oblivious Parallel Viterbi Algorithm
13. self-suggested topic (requireds approval by Prof. Schmidt)
Themenauswahl:
E-Mail mit 2 bevorzugten Themen bis spätestens 2.2.2018 an Prof. Bertil Schmidt schicken.
Ich werde daraufhin Ihnen ein Thema zuweisen
Es ist auch möglich eigenen Themen vorzuschlagen
Voraussetzungen:
Erfolgreiche Teilnahme an PAA oder HPC