// Programm

Dr. Ing. Michael Klemm
Dr. Dirk Schmidl

Intel Deutschland, RWTH Aachen

Schneller, höher, weiter – Vorgehen zur Performanceanalyse und -optimierung

Christoph Iserlohn
Daniel Bornkessel

innoQ

Schnelleinstieg in Go

Rainer Grimm

Modernes C++

Multithreading mit modernem C++

Dr. Barbara Chapman

Stony Brook University, Brookhaven National Laboratory

Keynote: Need for More Speed: The Future Has Even More Parallelism In Store

Rainer Grimm

Modernes C++

Threads and locks must go – oder welche Abstraktionen die C++-Zukunft bietet

Dr. Rolf Rabenseifner

HLRS, Universität Stuttgart

Die neuen Interfaces in MPI 3.0 und 3.1

Rainer Stropek

time cockpit

Asynchrone Programmierung in modernem JavaScript

Detlef Vollmann

vollmann engineering

Lock-freie Mechanismen in C++

Sandra Wienke

RWTH Aachen

Meine Flop/s, mein Programmieraufwand, meine Produktivität: Was zählt im HPC?

Ralph Mader
Stefan Kuntz

Continental-Automotive

Design Pattern im Automotive-Multi-Core-Embedded-Realzeit-Umfeld und deren Unterstützung durch Scheduling-Verfahren

Dr. Andreas Knüpfer

TU Dresden

DASH: Parallele C++-Programmierung mit verteilten Container-Klassen und Template-Algorithmen

Robin Sedlaczek

Fairmas

Bots & Machine Learning – ohne Parallelität geht es nicht!

Dr. Ing. Timo Stripf
Oliver Oey

emmtrix Technologies

Interaktive Parallelisierung von Anwendungen für eingebettete Mehrkernprozessoren

Michael Steyer

Intel

Cats'n'Dogs – verteiltes Deep Learning für die Klassifizierung von Bildern

Marwan Abu-Khalil

Siemens

Embedded-Multicore-Migration und was man daraus für die Parallelisierung im Allgemeinen lernen kann

Dr. Peter Steinbach

Scionics

ROCm with ROCr, Right?

Dr. Frank Schlimbach

Intel

Parallel mit Python

Marcel Tilly

Microsoft

Deep Learning: Wie viel Parallelisierung steckt in Microsofts Cognitive Toolkit

Dr. Carsten Clauß
Dr. Jens Breitbart

ParTec Cluster Competence Center, Robert Bosch GmbH

Virtualisierung und HPC – Traum und Realität

Dr. Thomas Willhalm

Intel Deutschland

Lock-freies I/O durch persistenten Speicher

Jörg Hettel
Manh Tien Tran

Hochschule Kaiserslautern

Moderne Concurrency-Konzepte in Java

Florian Wende

Zuse-Institut Berlin

Intel Xeon Phi (Knights Landing) – Architektur und Programmierung

Michael Wiedeking

Mathema Software

Programmiersprachen und parallele Programmierung

Dr. Christoph Angerer

Nvidia

Direktivenbasiertes Programmieren von Grafikprozessoren mit OpenACC

Bernd Marquardt

Software und Consulting

User Interfaces und Parallelprogrammierung

Dr. Ing. Michael Klemm
Dr. Dirk Schmidl

Intel Deutschland, RWTH Aachen

Schneller, höher, weiter – Vorgehen zur Performanceanalyse und -optimierung

Jörn Dinkla

ThoughtWorks

GPU-Computing mit CUDA und OpenCL

Dr. Jochen Härdtlein

Robert Bosch, Engine Control Systems

Nutzung der Vorteile paralleler Rechenleistung in Echtzeitsystemen

Dr. Hartwig Anzt

University of Tennessee

Feeding of the Thousands – Batched Routines for Many-Core Programming

Simon Danisch

Julia Language

Julia – mit Leichtigkeit hochparallele Probleme lösen

Harald Mackamul
Joerg Tessmer

AMALTHEA4public

Performanceanalyse und -optimierung von Embedded-Multicore-Systemen

Jan Stamer

red6 enterprise software

Go parallel

Stefan Andersson

Cray Computer Deutschland

Skalierung und Optimierung von CAE-Applikationen auf dem Cray-XC-Supercomputer

Ingo Josopait

GOOPAX

GPGPU-Programmierung mit GOOPAX (Sponsored Talk)

Mikio Braun

Zalando

Deep Learning: Das Zeitalter der künstlichen Intelligenz ist endlich hier?

Prof. Dr. Luc Bläser

HSR Hochschule für Technik Rapperswil

Nebenläufigkeitsfehlern in C# den Garaus machen!

Dr. Peter Messmer

Nvidia

GPU Computing mit Pascal

Stefan Buschmann

CG Internals

gloperate: Ein Framework zur High-Performance-Big-Data-Prozessierung und -Visualisierung

Detlef Wilkening
Sven Johannsen

DSA, Schlumberger

Einführung in Coroutines und Fibers in C++

Patrick Charrier

TU Darmstadt

GPU Acceleration in C++

Philipp Krenn

Elastic

Jedes Dokument verdient ein Zuhause – verteilte Queries mit Elasticsearch