Paralleles Rechnen Seminar
Dozent:innen: Univ-Prof. Dr. Bertil SchmidtKurzname: 08.079.590
Kurs-Nr.: 08.079.590
Kurstyp: Seminar
Voraussetzungen / Organisatorisches
Voraussetzungen:Erfolgreiche Teilnahme an PAA oder HPC.
Inhalt
Themenauswahl:E-Mail mit 2 bevorzugten Themen bis spätestens 12.7.2019 an Prof. Dr. Bertil Schmidt schicken.
Ich werde daraufhin Ihnen ein Thema zuweisen
Es ist auch möglich eigenen Themen vorzuschlagen
Themen:
- Accelerating Reduction and Scan Using Tensor Core Units
- diBELLA: Distributed Long Read to Long Read Alignment
- Performance extraction and suitability analysis of multi- and many-core architectures for next generation sequencing secondary analysis
- Adaptive Sparse Matrix-Matrix Multiplication on the GPU
- GPU-Accelerated Large-Scale Genome Assembly
- Hardware-conscious Hash-Joins on GPUs
- Harnessing GPU tensor cores for fast FP16 arithmetic to speed up mixed-precision iterative refinement solvers
- GRASShopPER—An algorithm for de novo assembly based on GPU alignments
- 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
- UPC++: A High-Performance Communication Framework for Asynchronous Computation
- Large-Scale Hierarchical k-means for Heterogeneous Many-Core Supercomputers
- A Framework for the Automatic Vectorization of Parallel Sort on x86-based Processors
- Selber vorgeschlagenes Thema (muss aber von mir genehmigt werden)