Strategische Entscheidungsfindung mit GPU-parallelen numerischen Algorithmen

Dieses Projektseminar lädt dazu ein, die faszinierende Welt der strategischen Entscheidungsfindung zu erkunden, indem wir numerische Optimierungsalgorithmen mittels GPU-Parallelität beschleunigen und sie auf ein praktisches Problemszenario unserer Wahl anwenden. Numerische Methoden finden breite Anwendung in verschiedenen Szenarien - sei es zur Risikominimierung von Aktienportfolios oder zur Zusammenstellung ausgewogener Teams für unterhaltsame Dungeons & Dragons Spieleabende.

Teilnehmer erhalten die Möglichkeit, die Grundlagen iterativer linearer Löser zu erlernen, diese mithilfe von GPUs parallel zu implementieren und letztendlich zur Lösung eines anspruchsvollen praktischen Problems einzusetzen. Hierzu werden wir das gewählte Problem durch geeignete Datenstrukturen modellieren, in ein Gleichungssystem überführen und unter Anwendung etablierter GPU-Parallelisierungstechniken effizient lösen. Im Anschluss steht die Evaluation der Leistungsfähigkeit unseres Ansatzes sowie der Vergleich mit existierenden Algorithmen im Fokus.

Verantwortlicher: Florian Fey (feyf@uni-muenster.de)
LearnWeb: https://sso.uni-muenster.de/LearnWeb/learnweb2/course/view.php?id=75326