| INFMW Performance Engineering für Software-Systeme | SG | INF | |
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| Dozent : |
Prof. Dr. Angela Pohl
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Semester | 2 |
| Einordnung : | Master Informatik (Winter-Immatrikulation), Wahlpflicht Katalog M-INF-W | SWS | 4 |
| Sprache : | Deutsch | Art | VÜS |
| Prüfungsart : | PL | Credits | 6 |
| Prüfungsform : | Klausur 120 min | ||
| Voraussetzungen : | |||
| Querverweise : | |||
| Vorkenntnisse : | Grundlegende Kenntnisse der Rechnerarchitektur, Programmierkenntnisse | ||
| Hilfsmittel und Besonderheiten : | Studien- und Prüfungsleistungen: Semesterbegleitende Leistungen können in die Bewertung einbezogen werden. | ||
| Lehrziele : | Die Studierenden sind in der Lage, die Rechenleistung einer Software zu messen und zu beurteilen. Sie kennen gängige Metriken der Rechenleistung und können Anforderungen an die Rechenleistung eines Systems formulieren. Die Studierenden können die zeitintensiven Berechnungen einer Software identifizieren und den Grund für die benötigte Rechenzeit benennen. Sie kennen unterschiedliche Hardware-Architekturen und können Programme auf die Zielhardware anpassen. Hierfür können sie automatische und manuelle Verfahren anwenden. In praktischen Übungen wurde die Anwendung mit Algorithmen aus der Künstlichen Intelligenz und den Digitalen Medien erlernt. Die Studierenden können einen Zugewinn an Rechenleistung formulieren und verschiedene Verbesserungsoptionen gegeneinander abwägen. | ||
| Lehrinhalte : | • Metriken der Rechenleistung, Messen von Rechenleistung, Analyse von Hotspots und Bottlenecks, Benchmarking | ||
| Literatur : | John L. Hennessy, David A. Patterson: Computer Architecture: A Quantitative Approach, Morgan Kaufmann, 6. Auflage (2017) David A. Patterson, John L. Hennessy: Computer Organization and Design: The Hardware/Software Interface (RISC-V Edition), Morgan Kaufmann, 6. Auflage (2021) Charles Leiserson, Julian Shun: 6.172 Performance Engineering of Software Systems. Fall 2018. Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare, https://ocw.mit.edu Gerassimos Barlas: Multicore and GPU Programming: An Integrated Approach, Morgan Kaufmann, 1. Auflage (2014) | ||