Torsten Hoefler: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2018

NameHerr Prof. Dr. Torsten Hoefler
LehrgebietSkalierbares Parallelrechnen
Adresse
Inst. f. Hochleistungsrechnersyst.
ETH Zürich, OAT V 15
Andreasstrasse 5
8092 Zürich
SWITZERLAND
Telefon+41 44 632 63 44
E-Mailtorsten.hoefler@inf.ethz.ch
URLhttp://htor.inf.ethz.ch
DepartementInformatik
BeziehungOrdentlicher Professor

NummerTitelECTSUmfangDozierende
252-0029-00LParallele Programmierung Information 7 KP4V + 2UT. Hoefler, M. Vechev
KurzbeschreibungEinfuehrung in das parallele Programmieren: nicht-deterministische und deterministische Programme, Modelle fuer parallele Programme, Synchronization, Kommunikation und Fairness.
LernzielEinfuehrung in das parallele Programmieren: nicht-deterministische und deterministische Programme, Modelle fuer parallele Programme, Synchronization, Kommunikation und Fairness. Uebungen beschaeftigen sich mit Threads in moderne Programmiersprachen
(Java, C#) und die Ausfuehrung von parallelen Programmen auf
Multi-Prozessor/Multi-Core basierten Systemen.
252-0817-00LDistributed Systems Laboratory Information
Im Masterstudium können zusätzlich zu den Vertiefungsübergreifenden Fächern nur max. 10 Kreditpunkte über Laboratorien erarbeitet werden. Weitere Laboratorien werden auf dem Beiblatt aufgeführt.
10 KP9PG. Alonso, T. Hoefler, F. Mattern, T. Roscoe, A. Singla, R. Wattenhofer, C. Zhang
KurzbeschreibungEntwicklung und / oder Evaluation eines umfangreicheren praktischen Systems mit Technologien aus dem Gebiet der verteilten Systeme. Das Projekt kann aus unterschiedlichen Teilbereichen (von Web-Services bis hin zu ubiquitären Systemen) stammen; typische Technologien umfassen drahtlose Ad-hoc-Netze oder Anwendungen auf Mobiltelefonen.
LernzielErwerb praktischer Kenntnisse bei Entwicklung und / oder Evaluation eines umfangreicheren praktischen Systems mit Technologien aus dem Gebiet der verteilten Systeme.
InhaltEntwicklung und / oder Evaluation eines umfangreicheren praktischen Systems mit Technologien aus dem Gebiet der verteilten Systeme. Das Projekt kann aus unterschiedlichen Teilbereichen (von Web-Services bis hin zu ubiquitären Systemen) stammen; typische Technologien umfassen drahtlose Ad-hoc-Netze oder Anwendungen auf Mobiltelefonen. Zu diesem Praktikum existiert keine Vorlesung. Bei Interesse bitte einen der beteiligten Professoren oder einen Assistenten der Forschungsgruppen kontaktieren.
263-3840-00LHardware Architectures for Machine Learning Information 2 KP2SG. Alonso, T. Hoefler, O. Mutlu, C. Zhang
KurzbeschreibungThe seminar covers recent results in the increasingly important field of hardware acceleration for data science and machine learning, both in dedicated machines or in data centers.
LernzielThe seminar aims at students interested in the system aspects of machine learning, who are willing to bridge the gap across traditional disciplines: machine learning, databases, systems, and computer architecture.
InhaltThe seminar is intended to cover recent results in the increasingly important field of hardware acceleration for data science and machine learning, both in dedicated machines or in data centers.
Voraussetzungen / BesonderesThe seminar should be of special interest to students intending to complete a master's thesis or a doctoral dissertation in related topics.