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IEET > Personal > Wissenschaftliche Mitarbeitende > Marwan Mostafa, M.Sc.

Marwan Mostafa

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Kontakt

Marwan Mostafa, M.Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Sprechzeiten
nach Vereinbarung/ by appointment
Harburger Schloßstraße 36,
21079 Hamburg
Gebäude HS36, Raum C3 0.013
Tel: +49 40 42878 4097
Logo

Forschungsprojekt

iNeP
Integrierte Netzplanung der Sektoren Strom, Gas und Wärme

iNeP

Integrierte Netzplanung der Sektoren Strom, Gas und Wärme

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK); Laufzeit: 2021 bis 2026

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Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

2021

Lehrveranstaltungen

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
GPU Architectures and Programming
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv3039_s24
DozentIn:
Prof. Dr. Sohan Lal
Beschreibung:
In this module, you will study the architecture and programming of GPUs. Please find below a brief outline of the lectures: - Review of computer architecture basics - measuring performance, benchmarks, five-stage RISC pipeline, caches - GPU basics - the evolution of GPU computing, a high-level overview of a GPU architecture - GPU programming with CUDA - program structure, CUDA threads organization, warp/thread-block scheduling - GPU (micro) architecture - streaming multiprocessors, single instruction multiple threads (SIMT) core design, tensor cores for deep learning, RT cores for ray tracing, mixed-precision support - GPU memory hierarchy - banked register file and operand collectors, shared memory, GPU caches (differences w.r.t. CPU caches), global memory - Branch and memory divergence - branch handling, stack-based reconvergence, memory coalescing, coalescer design - Barriers and synchronization - Temporal and spatial locality exploitation challenges in GPU caches - Global memory- high throughput requirements, GDDR/HBM, memory bandwidth optimization techniques - GPU research issues - performance bottlenecks, GPU power modeling, high-power consumption/energy efficiency, GPU security - Application case study - deep learning - Cycle-accurate simulators for GPUs In addition to lectures, a semester-long problem-based project will augment the learning in the lectures. Several topics related to GPUs will be proposed. You are required to choose a topic and work on it. It is possible to work in groups. There will be (bi-) weekly meetings to discuss progress and problems. In addition to the semester-long project, there will be assignments to teach CUDA programming. Course Evaluation: Oral examination Duration: 30 minutes
Voraussetzungen:
- Basic course on computer architecture and C/C++ programming
Lernorganisation:
- Weekly lecture - Weekly lab
Leistungsnachweis:
Oral exam + Lab assignments
Bereichseinordnung:
Studiendekanat Elektrotechnik, Informatik und Mathematik
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Massively Parallel Systems (E-EXK5)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 82
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 2
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 1

Betreute Abschlussarbeiten

laufende
beendete

2022

  • Barthelme, J. (2022). Technisch-ökonomische Systemmodellierung und -anlayse eines urbanen Quatiers hinsichtlich des Einsatz von Wasserstoff als primärer Energieträger.

TU Hamburg
Institut für Elektrische Energietechnik (ieet) E-6
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker
Harburger Schloßstraße 36
21079 Hamburg
E-Mail : ieet(at)tuhh.de
Tel : +49 40 42878 3213
Fax : +49 40 42878 2382
Weiterführende Links
Lageplan und Anfahrt
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