TU Wien:Parallele Algorithmen VU (Träff)

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Daten[edit]

Lecturers Jesper Larsson Träff, Sascha Hunold
ECTS 3
Department Computer Engineering
When winter semester
Links tiss:184727, Homepage
Zuordnungen
Master Logic and Computation Wahlmodul Algorithmics and Complexity
Master Visual Computing Wahlmodul Methoden für Visual Computing
Master Software Engineering & Internet Computing Wahlmodul Algorithmik
Master Technische Informatik Wahlmodul Dependable Distributed Systems

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Inhalt[edit]

  • Das PRAM Modell und seine Varianten
  • Work optimality
  • Parallel Prefix
  • Parallel Sort
  • Parallel algorithms on graphs
  • Parallel complexity theory
  • Randomized algorithms and applications in parallel computing

Ablauf[edit]

Wöchentliche Vorlesung, offiziell mit Anwesenheitspflicht. Im WS2012 gab es 2 Übungen. Mündliche Prüfung in den Semesterferien.

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[edit]

  • Algorithmen (AlgoDat 1+2)
  • Ein bisschen Komplexitätstheorie
  • Wahrscheinlichkeitstheorie (Statistik & Wahrscheinlichkeitstheorie; wird aber in der VO wiederholt)
  • Parallel Computing

Vortrag[edit]

2 volle Stunden pro Woche. Interessant und großteils gut, wenn man sich für das Thema interessiert. Die VU wurde im WS2012 das erste Mal abgehalten, daher gab es einige Fehler in den Folien und hin und wieder hatte man das Gefühl, dass der Vortragende einfach laut nachdenkt, bis er seine eigenen Folien verstanden hat. Auf Nachfrage wurden aber Teile gern wiederholt bzw. nochmals erklärt.

Der Teil zu randomisierten Algorithmen wird von einem Assistenten vorgetragen. Dessen Vortrag war ausgezeichnet! Leider war der Block etwas kurz - nach einer Einführung bzw. Wiederholung zu Wahrscheinlichkeitstheorie blieb nicht mehr viel Zeit für randomisierte Algorithmen auf parallelen Maschinen.

WS 2019: es sieht so aus, als ob der Hauptfokus der LVA mittlerweile Scheduling ist, wieso genau oder welche Auswirkungen das auf den Kurs hat kann ich leider nicht sagen.

Übungen[edit]

2 Kreuzerlübungen mit vorrechnen/erklären an der Tafel und Diskussion. Die Beispielausarbeitungen mussten am Ende der UE-Einheiten abgegeben werden und wurden korregiert. Die UEs sind relativ aufwendig, vor allem wegen der Fehler in den Folien und da manchmal nicht ganz klar war, was eigentlich verlangt wurde. Die 2 UEs fanden an den regulären VO-Terminen statt.

WS 2019: 2 Übungen, einmal einen Scheduling Algorithmus selber implementieren, einmal benchmarken vom OpenMP loop-scheduling. Den scheduling Algorithmus kann man gestalten wie man will, man kann wahrscheinlich zwischen 5 und 50 Stunden Zeit hineinstecken, wobei bei der Abgabe fast nur auf Korrektheit geprüft wird.

Prüfung, Benotung[edit]

1 Stunde, mündlich. Es wurde ein paar Wochen vor der Prüfung ein Fragenkatalog ausgeteilt und bei der Prüfung bekam man 2 zufällige aus den 13 Fragen. man hatte dann 10 Minuten Zeit, sich darauf vorzubereiten (alle Unterlagen erlaubt). Die erste Frage wurde dann ausführlicher behandelt, die zweite nur mehr kurz und überblicksartig. Als Student hat man einen "Joker" - man kann die Reihenfolge der Fragen umdrehen, es werden aber trotzdem beide geprüft.

Insgesamt lief die Prüfung sehr relaxed ab - es wurde sehr viel Wert auf Verständnis gelegt, wenn man Details nicht wusste oder etwas verwechselt hat, helfen einem die Prüfer auch auf die Sprünge. Unterschätzen sollte man die Schwierigkeit allerdings nicht!

WS2019: Eine halbe Stunde mündliche Prüfung. Es ist zwar auch als Abgabegespräch deklariert, darauf wurde zumindest bei mir jedoch gar nicht eingegangen. Für eine Eins sollte man den Stoff sehr genau kennen, grobe Umrisse der Beweise schaden nicht, braucht man aber für ein Sehr Gut nicht wenn man sonst alles kann.

Dauer der Zeugnisausstellung[edit]

WS2012: 1 Woche

Zeitaufwand[edit]

Mittel bzw. für 3 ECTS angemessen.

Unterlagen[edit]

  • Folien auf der LVA-HP
  • Jede Menge Literaturhinweise in den Folien

Verbesserungsvorschläge / Kritik[edit]

  • Fehler/Unklarheiten in den Folien beseitigen
  • Hin und wieder wären ausführlichere Erklärungen gut
  • Übungsaufgaben präziser stellen
  • Manche Konzepte sind umständlicher erklärt als sie eigentlich sind, da muss man sich einarbeiten bevor es funktioniert.

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