Høy-parallelle algoritmer

Emnet undervises annet hvert år, neste gang vår 2020.
Formålet med emnet er å studere massivt parallelle systemer for spesielle anvendelser innenfor datateknikk. Hovedvekt legges på ikke-numeriske problemstillinger, bl.a. søking, gjenkjenning, mønsteroppdaging og algorithmer relatert til maskinlæring. Innholdet vil kunne tilpasses studentenes interesser og bakgrunn.

Hovedmålet for kurset er å trene PhD-studenter i avanserte metoder i parallelle algoritmer. A. Kunnskap: Kandidatens kunnskap om høy-parallelle algoritmer fra forskningsfronten i feltet vil bli styrket gjennom et utvalg av vitenskaplige artikler. B. Ferdigheter: Kandidaten vil få trening i å anvende høy-parallelle algoritmer i ulike applikasjonsområder så vel som å analysere dem mhp. ytelse på ulike underliggende maskinmodeller. C. Kompetanse: Kandidaten vil få ny kunnskap og lære å bygge ny kunnskap innen feltet, og vil således bli i stand til å kunne bidra i forsknings og utviklings prosjekt innenfor parallel prosessering.

Kollokvier der studentene aktivt deltar og/eller selvstudium. Dette avhenger av antall studenter som skal ha faget.