High-Performance Computing in Practice,

Skalierbarkeit ist der Schlüssel zu bahnbrechenden Innovationen - von numerischen Simulationen bis hin zum KI-Training auf Supercomputern. Dieses Modul bietet einen praxisnahen Einstieg in die Welt des High-Performance Computings: Code wird optimiert, Berechnungen mit GPUs beschleunigt, und HPC kann vor Ort hautnah erlebt werden.

• Grundlagen des High-Performance Computings: Architektur, Parallelisierung und Effizienzsteigerung
• Optimierung von Code und Algorithmen: Leistungssteigerung durch bessere Daten- und Rechenstrukturen
• Rechnen mit CPUs und GPUs: Unterschiede, Einsatzmöglichkeiten und Herausforderungen
• Arbeiten mit verteilten Systemen: Datenmanagement, Kommunikation und Skalierung
• Projektarbeit: Eigenständige Umsetzung eines HPC-Projekts mit praktischer Anwendung

• Die Studierenden können die grundlegenden Konzepte und Prinzipien des High-Performance Computing, einschliesslich Parallelisierung und Cluster-Architekturen erklären.
• Sie analysieren die Leistungsanforderungen und Skalierbarkeit von Algorithmen in HPC-Umgebungen.
• Sie bewerten unterschiedliche Strategien zur Optimierung von Code und Datenzugriff in verteilten und GPU-basierten Systemen.
• Sie entwickeln effiziente Lösungen für rechenintensive Anwendungen unter Berücksichtigung von Hardware- und Softwareaspekten.
• Sie setzen ihr Wissen in einem praxisnahen HPC-Projekt um und dokumentieren ihre Ergebnisse strukturiert und nachvollziehbar.

Parallel Computing (pac), gleichzeitiger Besuch möglich

Dieses Modul wird in Zusammenarbeit mit einem Forschungs- oder Industrie-Partner durchgeführt und umfasst einen theoretischen Teil an der FHNW sowie einen praktischen Teil bei der Partnerinstitution. Der direkte Austausch mit Forschenden und Industriepartnern ermöglicht Einblicke in praxisnahe Problemstellungen und reale Use-Cases aus dem High-Performance Computing Umfeld. Anschliessend wird das erlernte Wissen in einer eigenständigen Projektarbeit vertieft und angewendet.