Die Kraft der n Herzen

Simulation und Optimierung auf parallelen Rechnerarchitekturen

Beschreibung

Wer heutzutage einen Computer kauft, erwirbt einen Parallelrechner. Im Computer arbeiten mindestens 2 bis 4 CPU-Kerne, und möglicherweise verfügt die Maschine über Erweiterungskarten, die hunderte von Prozessen parallel abarbeiten und Aufgaben lösen können, für die man noch vor wenigen Jahren einen Supercomputer gebraucht hätte. Im oft szenarienbasierten Banken- und Versicherungsgeschäft kann sich daher durch Ausnutzung paralleler Hardware enormes Potenzial zur Laufzeitverkürzung ergeben.

Diese Schulung vermittelt Ihnen die notwendigen algorithmischen Grundlagen zur Nutzung dieses Potenzials. An Hand mehrerer auf C++ beruhender, eigenständig am Rechner durchgeführter Übungen, setzen Sie die erlernten Fähigkeiten unmittelbar in die Praxis um.

Daneben wird Ihnen ein Ausblick auf einige spannende Entwicklungen neuer paralleler Plattformen gegeben. Als Beispiel für die sich hier abzeichnenden Möglichkeiten wird die Bewertung von Optionen auf Grafikkarten vorgeführt.

Inhalte

Parallele Architekturen und Programmiermodelle
Bibliotheken und Standardsoftware
Bsp 1: Monte-Carlo Verfahren für die Optionsbewertung
Bsp 2: Differential-Evolution zur Portfoliooptimierung
Neue Entwicklungen (GPU-Programmierung, Intel Ct, Cell, usw.)

Zielgruppe

Alle Mitarbeiter(innen) von Finanzdienstleistern aus Abteilungen, in denen aufwendige numerische Berechnungen und Simulationen effizient und gegebenenfalls mit Laufzeitrestriktionen durchgeführt werden müssen.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in mindestens einer Programmiersprache werden vorausgesetzt.

Bitte bringen Sie für die Übungen einen Dual-Core-Laptop mit bootfähigem DVD Laufwerk oder USB Port mit.

Trainer:	Professor Dr. Uwe Jaekel
	Mehr über Ihren Dozenten erfahren Sie hier.

Termine:	auf Anfrage

Gebühr:	980,00 EUR zuzüglich gesetzlicher Mehrwertsteuer

Bild: UMA- oder Tanzsaal-Architektur eines Parallelrechners. Alle Prozessoren können identisch auf die Speicher zugreifen und sich darüber austauschen. Diese Architektur liegt zum Beispiel den meisten Dual-Core Rechnern zu Grunde, und ermöglicht die einfache und effiziente Umsetzung paralleler Algorithmen.

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