Parallele Rechenmodelle

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1 Organisatorisches und Themenvorstellung, 21. Oktober 2016 Henning Meyerhenke, Moritz von Looz, Roland Glantz 1 Meyerhenke, Looz, Glantz: Institute for Theoretical Computer Science

2 Termine Bis 27. Oktober: Verbindliche Anmeldung 2 Meyerhenke, Looz, Glantz:

3 Termine Bis 27. Oktober: Verbindliche Anmeldung 28. Oktober, 15:45 16:45 Uhr im SR 301: Einführung in Vortragstechniken (H. Meyerhenke) 2 Meyerhenke, Looz, Glantz:

4 Termine Bis 27. Oktober: Verbindliche Anmeldung 28. Oktober, 15:45 16:45 Uhr im SR 301: Einführung in Vortragstechniken (H. Meyerhenke) 18. November, 15:45 17:45 in SR 010: Vorstellung der Themen durch die Seminaristen 2 Meyerhenke, Looz, Glantz:

5 Termine Bis 27. Oktober: Verbindliche Anmeldung 28. Oktober, 15:45 16:45 Uhr im SR 301: Einführung in Vortragstechniken (H. Meyerhenke) 18. November, 15:45 17:45 in SR 010: Vorstellung der Themen durch die Seminaristen 13. Januar, 15:45 18:00 im SR 010: Präsentationen Januar, 15:45 18:00 im SR 010: Präsentationen Januar, 15:45 18:00 im SR 301: Präsentationen Meyerhenke, Looz, Glantz:

6 Einführung in PRAM Das Modell und sein Nutzen [4] Grundlegende PRAM-Algorithmen zu List Ranking, Teilsummen und Eulertouren [4] Parallele v.s. sequenzielle Performanz [4] 3 Meyerhenke, Looz, Glantz:

7 PRAM-Algorithmus für minimale Spannbäume Pseudobäume und Sterne [5] Algorithmus von Borůvka: sequenziell und parallel [5] Parallele Laufzeit [5] 4 Meyerhenke, Looz, Glantz:

8 Threads und OPENMP Das Konzept der threads und OPENMP [6] Approximationen von π, Warteschlangen [6] Threads vs. OPENMP [6] 5 Meyerhenke, Looz, Glantz:

9 Shared-memory Implementierung für minimale Spannbäume Parallele Implementierung [2] Asymptotische parallele Laufzeit [2] Experimentele Ergebnisse [2] 6 Meyerhenke, Looz, Glantz:

10 Alternativen zu PRAM Bulk-Synchronous Parallel Model (BSP) [1] [8] [3] Matrix multiplication im PRAM and BSP [1] [8] [3] Experimentelle Ergebnisse [1] [8] [3] 7 Meyerhenke, Looz, Glantz:

11 Sortieren mit verteiltem Speicher Sample Sort [6] Implementierung von Sample Sort mittels MPI [6] 8 Meyerhenke, Looz, Glantz:

12 Kollektive Kommunikation in MPI Rechnertopologien [6] Kollektive Kommunikation in verschiedenen Rechnertopologien [6] 9 Meyerhenke, Looz, Glantz:

13 MAPREDUCE: Einführung Grundlagen [7] Algorithmenentwurf [7] 10 Meyerhenke, Looz, Glantz:

14 M AP R EDUCE: Graphenalgorithmen Parallele Breitensuche [7] PAGE R ANK [7] 11 Meyerhenke, Looz, Glantz:

15 References (1) 1. D. Ajwani and H. Meyerhenke. Realistic computer models. In Matthias Müller-Hannemann and Stefan Schirra, editors, Algorithm Engineering. Bridging the Gap between Algorithm Theory and Practice, volume 5971 of Lecture Notes in Computer Science, pages Springer-Verlag, D. A. Bader and G. Cong. Fast shared-memory algorithms for computing the minimum spanning forest of sparse graphs. J. Parallel Distrib. Comput., 66(11): , R. H. Bisseling. Parallel Scientific Computation: A Structured Approach Using BSP and MPI. Oxford University Press, Meyerhenke, Looz, Glantz:

16 References (2) 4. H. Casanova, A. Legrand, and Y. Robert. Parallel Algorithms. Chapman & Hall/CRC, 1st edition, J. JáJá. An Introduction to Parallel Algorithms. Addison Wesley Longman Publishing Co., Inc., Redwood City, CA, USA, V. Kumar, A. Grama, A. Gupta, and G. Karypis. Introduction to Parallel Computing: Design and Analysis of Algorithms. Benjamin-Cummings Publishing Co., Inc., Redwood City, CA, USA, Meyerhenke, Looz, Glantz:

17 References (3) 7. J. Lin and C. Dyer. Data-Intensive Text Processing with MapReduce. Morgan and Claypool Publishers, F. Meyer auf der Heide and R. Wanka. Parallel bridging models and their impact on algorithm design. International Conference on Computational Science, 2: , Meyerhenke, Looz, Glantz:

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