High-Performance Computing for Cyber-Physical Systems

ED160021International Experience3 ECTSEnglischSommersemesterLehrstuhl für Cyber-Physical Systems in Production Engineering (Prof. Caccamo)

KI-überarbeitetes Infoblatt. Auf Basis der TUMonline-Modulbeschreibung, sprachlich aufbereitet.Original in TUMonline

Worum geht's

Du lernst fortgeschrittene Techniken des High-Performance Computing (HPC) mit Python, um effiziente und skalierbare Programme für Cyber-Physical Systems (z. B. Verkehrsnetze, Energiesysteme, Fertigung) zu entwickeln. Am Ende kannst du Python-Code für Mehrkern- und Mehrprozessorsysteme parallelisieren, effizienten Datenbankzugriff gestalten und HPC-Methoden auf eingebetteten Multi-Core-Boards sowie Beschleunigern anwenden.

Was du danach kannst

Theoretische Konzepte des High-Performance Computing verstehen
Performanten Python-Code schreiben und optimieren
Multiprocessing zur Nutzung mehrerer Prozesse einsetzen
Shared Memory und Synchronisationsmechanismen nutzen
Multi-Threading für I/O-gebundene Aufgaben anwenden
Effizienten Zugriff auf große Datenbanken entwerfen
HPC-Lösungen für verschiedene CPS-Plattformen entwerfen und implementieren
Nachhaltigkeitsaspekte bei energieeffizienter Implementierung berücksichtigen

Aus was das Modul besteht

VorlesungVermittlung grundlegender Konzepte und Methoden des Softwareentwurfs für CPS durch Präsentationen und Demonstrationen
laborgestütztes TutoriumProjektarbeit (1–2 Abgaben) zur praktischen Anwendung der Vorlesungsinhalte mit direktem Betreuerfeedback

Lehrmethode

VorlesungErklärung der Konzepte und Methoden sowie begrenzte Demonstrationen
Tutorium/ProjektarbeitFörderung aktiven Lernens durch praktische Umsetzung und direkte Rückmeldung zur Entwicklung leistungsfähiger Software
Diskussionen und praktische AktivitätenErmöglichen von Entwurf, Implementierung und Evaluation von HPC-Lösungen für CPS

Solltest du schon können

Gutes Verständnis von Informatik und Technik
Vorkenntnisse in Python (empfohlen)empfohlen
Kenntnis einer anderen Programmiersprache (empfohlen)empfohlen

Prüfung

KlausurLaborprojektStudienleistung

Die Modulprüfung besteht aus einer schriftlichen Abschlussklausur (Bearbeitungszeit 60 Minuten, keine Hilfsmittel, Prüfungsleistung 100% der Klausur) und einer Übungsleistung in Form von Laborprojekten (Studienleistung mit 1–2 Abgaben, bestanden/nicht bestanden). In den Laborprojekten demonstrierst du die praktische Anwendung von Multiprocessing, Shared Memory, Multi-Threading für I/O und effizientem Datenbankzugriff. In der Klausur werden Verständnis- und Programmieraufgaben zur Überprüfung der Grundkonzepte gestellt.

Literatur

The Python Language Reference - https://docs.python.org/3/reference/index.html
Micha Gorelick, Ian Ozsvald - High Performance Python - Second Edition
Steven F. Lott, Ricardo Bánffy - Functional Python Programming - Third Edition
Michal Jaworski, Tarek Ziadé - Expert Python Programming - Fourth Edition

Termine

VorlesungHigh-Performance Computing for Cyber-Physical Systems

Mi.10:00–11:30
2104, Seminar (5501.02.104)
14× · 14.10.–03.02.
- 14.10.
- 21.10.
- 04.11.
- 11.11.
- 18.11.
- 25.11.
- 02.12.
- 09.12.
- 16.12.
- 23.12.
- 13.01.
- 20.01.
- 27.01.
- 03.02.

ÜbungTutorial High-Performance Computing for Cyber-Physical Systems

Mo.10:00–11:30
2104, Seminar (5501.02.104)
7× · 26.10.–01.02.
- 26.10.
- 09.11.
- 23.11.
- 07.12.
- 21.12.
- 18.01.
- 01.02.

Aus dem laufenden Semester, unverbindlich.

Daten aus TUMonline anzeigen

Sprache: Englisch
Turnus: Sommersemester
Modulniveau: Bachelor/Master
Moduldauer: Einsemestrig
Gesamtstunden: 90
Präsenzstunden: 45
Eigenstudiumstunden: 45
Organisationsname: Lehrstuhl für Cyber-Physical Systems in Production Engineering (Prof. Caccamo)

Lehrveranstaltungen

High-Performance Computing for Cyber-Physical Systems
High-Performance Computing for Cyber-Physical Systems
High-Performance Computing for Cyber-Physical Systems - Übung

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