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              Konfigurationsanleitung
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            • Info OpenVPN-Clients
          • Planungsleistung für Netzausbau (Campus Nord)
          • Domain Name Service (DNS)
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            Domain Name Service (DNS)
            • DNS Verwaltungssystem (DNSVS)
            • Domains
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          • Netzbasierte Sicherheitssysteme
            • Netzbasierte Sicherheitssysteme
            Netzbasierte Sicherheitssysteme
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          • Unternehmensanwendungen (SAP, Campus Management)
          Unternehmensanwendungen (SAP, Campus Management)
          • SAP-Webportal
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            • Antragsformulare
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              SAP-BW
              • Berichtstool AO - Anleitungen
              • Berichtstool AO - FAQ
            • FAQs
              • FAQs
              FAQs
              • Web Portal
                • Web Portal
                Web Portal
                • Webbrowser-Konfigurationen
                  • Webbrowser-Konfigurationen
                  Webbrowser-Konfigurationen
                  • Mozilla Firefox
                  • Microsoft Internet Explorer
                • Wie melde ich mich am SAP Enterprise Portal an?
              • Procurement
                • Procurement
                Procurement
                • SRM - Supplier relationship management
                  • SRM - Supplier relationship management
                  SRM - Supplier relationship management
                  • Was wird alles für das Arbeiten mit dem SRM-System benötigt?
                  • Einkaufswagen erstellen
                    • Einkaufswagen erstellen
                    Einkaufswagen erstellen
                    • Was bedeutet die Auswahl "zentraler Einkauf" und "dezentraler Einkauf" im SRM?
                    • Wie füge ich im SRM in einem Einkaufswagen weitere Positionen aus einem Web-Shop ein?
                    • Wie lege ich in SRM einen Einkaufswagen an (Option Ein-Schritt-Einkaufen)?
                    • Wie lege ich in SRM einen neuen Einkaufswagen in Kopie an?
                    • Kann ich einen EKW mit Positionen aus dem Web-Shop und Positionen mit Freitext-Eingabe erstellen?
                    • Wo werden in SRM die Details eines Einkaufswagens gepflegt?
                      • Wo werden in SRM die Details eines Einkaufswagens gepflegt?
                      Wo werden in SRM die Details eines Einkaufswagens gepflegt?
                      • Wo trage ich die Lieferadresse ein (im Einkaufswagen)?
                      • Welche Daten finde ich im Reiter "Positionsdaten" (im Einkaufswagen)?
                      • Welche Daten werden im Reiter "Kontierung" gepflegt (im Einkaufswagen)?
                      • Wo kann ich nachschauen, welche Genehmiger ermittelt wurden (im Einkaufswagen)?
                      • Wo kann ich Notizen oder Anlagen (Dokumente) hinterlegen (im Einkaufswagen)?
                      • Wo trage ich den festen Lieferanten bzw. den Wunschlieferaten ein (im Einkaufswagen)?
                  • Wo finde ich den Link zum SRM?
                  • Problem beheben
                    • Problem beheben
                    Problem beheben
                    • Warum kann ich mein Dokument (Attachement) im SRM-Einkaufswagen nicht hochladen?
                    • Wie finde ich in SRM einen Team-Einkaufswagen (vom Kollegen erstellt), dessen Nummer nicht bekannt ist?
                    • Wie kann ich im SRM-Einkaufswagen falsche Kontierung ändern?
                    • Wie kann ich meinen Einkaufswagen mit Status "in Genehmigung" selbst löschen?
                    • Wo finde ich in SRM den Einkaufswagen-Status?
                  • Rechnungen und Wareneingang buchen
                    • Rechnungen und Wareneingang buchen
                    Rechnungen und Wareneingang buchen
                    • Elektronische Rechnungseingangsbearbeitung (AREB)
                    • Warum kann das Kontierungsblatt in SRM nicht erstellt werden?
                    • Wie erfasse ich in SRM den Wareneingang zu meiner Bestellung?
            • SAP-SRM
              • SAP-SRM
              SAP-SRM
              • Beschaffungen mit SRM
              • Voraussetzungen
          • UP - User Portal für SAP Anwendungen
            • UP - User Portal für SAP Anwendungen
            UP - User Portal für SAP Anwendungen
            • UP - Anmeldung, Startseite, Einstellungen
            • Allgemeine Apps
            • Eingangsrechnungen
            • ESS/MSS-Apps
            • Personentage
          • SAP-Systeme
          • Gleitzeiterfassungssystem
          • Campus Management System (CAS Campus)
          • Personenbezogenes Kommunikationsverzeichnis (Selfservice)
          • Gefahrstoffverwaltung (ChemA)
        • Software und Lizenzen
          • Software und Lizenzen
          Software und Lizenzen
          • Software und Campuslizenzen
          • Software Shop des KIT SCC
          • Microsoft Office 365 Student Advantage Benefit
          • Microsoft Enrollment for Education Solutions (EES)
          • Microsoft Select Plus Academic
          • Microsoft Azure Dev Tools for Teaching
          • IBM Academic Initiative
          • VMware Academic Program
          • Softwareentwicklung
          • Grafik und technische Dokumentation
          • Statistik und Datenanalyse
          • Technisch-Wissenschaftliche Anwendungen
          • Computeralgebra
          • Windows Key Management Service (KMS)
      • Zusammenarbeiten und Kommunizieren
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        Zusammenarbeiten und Kommunizieren
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              • Outlook Web Access (OWA)
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      Hartwig Anzt

      Hartwig Anzt

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      Lebenslauf

      Hartwig Anzt ist Forschungsgruppenleiter und Juniorprofessor am Steinbuch Centre for Computing des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT). Nach seiner Promotion in der angewandten Mathematik am Karlsruher Institut für Technologie in 2013 wechselte er 2013 in das Innovative Computing Lab von Jack Dongarra an der University of Tennessee. 2017 gründete er am KIT seine eigene Forschungsgruppe. Er unterstützt das Innovative Computing Lab weiterhin als Research Consultant. Hartwig Anzt forscht an iterativen Verfahren und Vorkonditionierern für die nächste Generation von Hardwarearchitekturen. Desweiteren ist ein Fokus auf der Dissemination der neuen Algorithmen in hochwertiger Software. Er ist Autor des Open-Source-Softwarepakets MAGMA-sparse und verantwortlicher Leiter der Ginkgo-Bibliothek für numerische lineare Algebra. Hartwig Anzt ist Level-4 PI im US Exascale Computing Project (ECP) und PI im EuroHPC-Projekt MICROCARD.

      Publikationsliste KIT-Open


      Preconditioners for Batched Iterative Linear Solvers on GPUs
      Aggarwal, I.; Nayak, P.; Kashi, A.; Anzt, H.
      2022. Accelerating Science and Engineering Discoveries Through Integrated Research Infrastructure for Experiment, Big Data, Modeling and Simulation – 22nd Smoky Mountains Computational Sciences and Engineering Conference, SMC 2022, Virtual Event, August 23–25, 2022, Revised Selected Papers. Ed.: K. Doug, 38–53, Springer Nature Switzerland AG. doi:10.1007/978-3-031-23606-8_3
      Implementing Asynchronous Jacobi Iteration on GPUs
      Tsai, Y.-H. M.; Nayak, P.; Chow, E.; Anzt, H.
      2022. 2022 IEEE/ACM Workshop on Latest Advances in Scalable Algorithms for Large-Scale Heterogeneous Systems (ScalAH). IEEE/ACM Workshop on Latest Advances in Scalable Algorithms for Large-Scale Heterogeneous Systems (ScalAH 2022) Dallas, TX, USA, 13.11.2022–18.11.2022, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ScalAH56622.2022.00006
      Prediction of Optimal Solvers for Sparse Linear Systems Using Deep Learning
      Funk, Y.; Götz, M.; Anzt, H.
      2022. Proceedings of the 2022 SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing (PP). Ed.: X. Li, 14–24, Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM). doi:10.1137/1.9781611977141.2
      Providing performance portable numerics for Intel GPUs
      Tsai, Y.-H. M.; Cojean, T.; Anzt, H.
      2022. Concurrency and Computation: Practice and Experience, Art.-Nr.: e7400. doi:10.1002/cpe.7400
      Compressed basis GMRES on high-performance graphics processing units
      Aliaga, J. I.; Anzt, H.; Grützmacher, T.; Quintana-Ortí, E. S.; Tomás, A. E.
      2022. The International Journal of High Performance Computing Applications. doi:10.1177/10943420221115140
      Porting Sparse Linear Algebra to Intel GPUs
      Tsai, Y. M.; Cojean, T.; Anzt, H.
      2022. Euro-Par 2021: Parallel Processing Workshops – Euro-Par 2021 International Workshops, Lisbon, Portugal, August 30-31, 2021, Revised Selected Papers. Ed.: R. Chaves, 57–68, Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-031-06156-1_5
      Ginkgo: A Modern Linear Operator Algebra Framework for High Performance Computing
      Anzt, H.; Cojean, T.; Flegar, G.; Göbel, F.; Grützmacher, T.; Nayak, P.; Ribizel, T.; Tsai, Y. M.; Quintana-Ortí, E. S.
      2022. ACM Transactions on Mathematical Software, 48 (1), Art.-Nr.: 2. doi:10.1145/3480935
      Ginkgo—A math library designed for platform portability
      Cojean, T.; Tsai, Y.-H. M.; Anzt, H.
      2022. Parallel Computing, 111, Art.-Nr.: 102902. doi:10.1016/j.parco.2022.102902
      Batched Sparse Iterative Solvers for Computational Chemistry Simulations on GPUs
      Aggarwal, I.; Kashi, A.; Nayak, P.; Balos, C. J.; Woodward, C. S.; Anzt, H.
      2021. Proceedings of ScalA 2021: 12th Workshop on Latest Advances in Scalable Algorithms for Large-Scale Systems: Held in conjunction with SC21: The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis ; St. Louis, Missouri, USA, November 14-19, 2021, 35–43, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ScalA54577.2021.00010
      A Guide for Publishing, Using, and Licensing Research Software in Germany
      Struck, A.; Loewe, A.; Achhammer, E.; Rack, F.; Bach, F.; Löffler, F.; Seemann, G.; Anzt, H.; Funk, M.; Unger, S.; Druskat, S.; Friedl, S.
      2020. Zenodo. doi:10.5281/zenodo.4327148
      Using Ginkgo’s memory accessor for improving the accuracy of memory-bound low precision BLAS
      Grützmacher, T.; Anzt, H.; Quintana-Ortí, E. S.
      2023. Software - Practice and Experience, 531 (1), 81–98. doi:10.1002/spe.3041
      Mixed Precision Incomplete and Factorized Sparse Approximate Inverse Preconditioning on GPUs
      Göbel, F.; Grützmacher, T.; Ribizel, T.; Anzt, H.
      2021. Euro-Par 2021: Parallel Processing: 27th International Conference on Parallel and Distributed Computing, Lisbon, Portugal, September 1–3, 2021, Proceedings. Ed.: L. Sousa, 550–564, Springer Verlag. doi:10.1007/978-3-030-85665-6_34
      A Collaborative Peer Review Process for Grading Coding Assignments
      Nayak, P.; Göbel, F.; Anzt, H.
      2021. Computational Science – ICCS 2021: 21st International Conference, Krakow, Poland, June 16–18, 2021, Proceedings, Part VI. Ed.: M. Paszynski, 654–660, Springer Verlag. doi:10.1007/978-3-030-77980-1_49
      Adaptive Precision Block-Jacobi for High Performance Preconditioning in the Ginkgo Linear Algebra Software
      Flegar, G.; Anzt, H.; Cojean, T.; Quintana-Ortí, E. S.
      2021. ACM transactions on mathematical software, 47 (2), 1–28. doi:10.1145/3441850
      An environment for sustainable research software in Germany and beyond: current state, open challenges, and call for action
      Anzt, H.; Bach, F.; Druskat, S.; Löffler, F.; Loewe, A.; Renard, B. Y.; Seemann, G.; Struck, A.; Achhammer, E.; Aggarwal, P.; Appel, F.; Bader, M.; Brusch, L.; Busse, C.; Chourdakis, G.; Dabrowski, P. W.; Ebert, P.; Flemisch, B.; Friedl, S.; Fritzsch, B.; Funk, M. D.; Gast, V.; Goth, F.; Grad, J.-N.; Hegewald, J.; Hermann, S.; Hohmann, F.; Janosch, S.; Kutra, D.; Linxweiler, J.; Muth, T.; Peters-Kottig, W.; Rack, F.; Raters, F. H. C.; Rave, S.; Reina, G.; Reißig, M.; Ropinski, T.; Schaarschmidt, J.; Seibold, H.; Thiele, J. P.; Uekermann, B.; Unger, S.; Weeber, R.
      2021. F1000Research, 9, 295. doi:10.12688/f1000research.23224.2
      Preparing Ginkgo for AMD GPUs – A Testimonial on Porting CUDA Code to HIP
      Tsai, Y. M.; Cojean, T.; Ribizel, T.; Anzt, H.
      2020. doi:10.5445/IR/1000131542
      Balanced and Compressed Coordinate Layout for the Sparse Matrix-Vector Product on GPUs
      Aliaga, J. I.; Anzt, H.; Quintana-Ortí, E. S.; Tomás, A. E.; Tsai, Y. M.
      2021. Euro-Par 2020: Parallel Processing Workshops: Euro-Par 2020 International Workshops, Warsaw, Poland, August 24–25, 2020, Revised Selected Papers. Ed.: B. Balis, 83–95, Springer Verlag. doi:10.1007/978-3-030-71593-9_7
      Preparing Ginkgo for AMD GPUs – A Testimonial on Porting CUDA Code to HIP
      Tsai, Y. M.; Cojean, T.; Ribizel, T.; Anzt, H.
      2021. Euro-Par 2020: Parallel Processing Workshops: Euro-Par 2020 International Workshops, Warsaw, Poland, August 24–25, 2020, Revised Selected Papers. Ed.: B. Balis, 109–121, Springer Verlag. doi:10.1007/978-3-030-71593-9_9
      Crediting pull requests to open source research software as an academic contribution
      Anzt, H.; Kuehn, E.; Flegar, G.
      2021. Journal of computational science, 49, Art.-Nr.: 101278. doi:10.1016/j.jocs.2020.101278
      Sparse Linear Algebra on AMD and NVIDIA GPUs – The Race Is On
      Tsai, Y. M.; Cojean, T.; Anzt, H.
      2020. High Performance Computing – 35th International Conference, ISC High Performance 2020, Frankfurt/Main, Germany, June 22–25, 2020, Proceedings. Ed.: P. Sadayappan, 309–327, Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-030-50743-5_16
      Evaluating asynchronous Schwarz solvers on GPUs
      Nayak, P.; Cojean, T.; Anzt, H.
      2020
      Evaluating asynchronous Schwarz solvers on GPUs
      Nayak, P.; Cojean, T.; Anzt, H.
      2021. The international journal of high performance computing applications, 35 (3), 226–236. doi:10.1177/1094342020946814
      Multiprecision Block-Jacobi for iterative triangular solves
      Goebel, F.; Anzt, H.; Cojean, T.; Flegar, G.; Quintana-Ortí, E. S.
      2020. Lecture notes in computer science, 546–560, Springer. doi:10.1007/978-3-030-57675-2_34
      An environment for sustainable research software in Germany and beyond: current state, open challenges, and call for action
      Anzt, H.; Bach, F.; Druskat, S.; Löffler, F.; Loewe, A.; Renard, B. Y.; Seemann, G.; Struck, A.; Achhammer, E.; Aggarwal, P.; Appel, F.; Bader, M.; Brusch, L.; Busse, C.; Chourdakis, G.; Dabrowski, P. W.; Ebert, P.; Flemisch, B.; Friedl, S.; Fritzsch, B.; Funk, M. D.; Gast, V.; Goth, F.; Grad, J.-N.; Hermann, S.; Hohmann, F.; Janosch, S.; Kutra, D.; Linxweiler, J.; Muth, T.; Peters-Kottig, W.; Rack, F.; Raters, F. H. C.; Rave, S.; Reina, G.; Reißig, M.; Ropinski, T.; Schaarschmidt, J.; Seibold, H.; Thiele, J. P.; Uekermann, B.; Unger, S.; Weeber, R.
      2020. F1000Research, 9, Article no: 295. doi:10.12688/f1000research.23224.1
      Load-balancing Sparse Matrix Vector Product Kernels on GPUs
      Anzt, H.; Cojean, T.; Yen-Chen, C.; Dongarra, J.; Flegar, G.; Nayak, P.; Tomov, S.; Tsai, Y. M.; Wang, W.
      2020. ACM Transactions on Parallel Computing, 7 (1), Article: 2. doi:10.1145/3380930
      Acceleration of PageRank with Customized Precision Based on Mantissa Segmentation
      Grützmacher, T.; Cojean, T.; Flegar, G.; Anzt, H.; Quintana-Ortí, E. S.
      2020. ACM Transactions on Parallel Computing, 7 (1), Article: 4. doi:10.1145/3380934
      Parallel selection on GPUs
      Ribizel, T.; Anzt, H.
      2019. Parallel computing, 91, Article: 102588. doi:10.1016/j.parco.2019.102588
      ParILUT - A parallel threshold ILU for GPUS
      Anzt, H.; Ribizel, T.; Flegar, G.; Chow, E.; Dongarra, J.
      2019. Proceedings 2019 IEEE 33rd International Parallel and Distributed Processing Symposium, IPDPS 2019: 20-24 May 2019, Rio de Janeiro, Brazil, 231–241, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/IPDPS.2019.00033
      PAPI software-defined events for in-depth performance analysis
      Jagode, H.; Danalis, A.; Anzt, H.; Dongarra, J.
      2019. The international journal of high performance computing applications, 33 (6), 1113–1127. doi:10.1177/1094342019846287
      Are we doing the right thing? - A critical analysis of the academic HPC community
      Anzt, H.; Flegar, G.
      2019. 2019 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops (IPDPSW), 739–745, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/IPDPSW.2019.00122
      Approximate and exact selection on GPUs
      Ribizel, T.; Anzt, H.
      2019. 2019 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops (IPDPSW), 471–478, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/IPDPSW.2019.00088
      A customized precision format based on mantissa segmentation for accelerating sparse linear algebra
      Grützmacher, T.; Cojean, T.; Flegar, G.; Göbel, F.; Anzt, H.
      2020. Concurrency and computation, 32 (15), Article: e5418. doi:10.1002/cpe.5418
      Toward a modular precision ecosystem for high-performance computing
      Anzt, H.; Flegar, G.; Grützmacher, T.; Quintana-Ortí, E. S.
      2019. The international journal of high performance computing applications, 33 (6), 1069–1078. doi:10.1177/1094342019846547
      Machine learning-aided numerical linear Algebra: Convolutional neural networks for the efficient preconditioner generation
      Götz, M.; Anzt, H.
      2019. Proceedings of ScalA 2018: 9th Workshop on Latest Advances in Scalable Algorithms for Large-Scale Systems, 49–56, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ScalA.2018.00010
      High-Performance GPU Implementation of PageRank with Reduced Precision Based on Mantissa Segmentation
      Grützmacher, T.; Anzt, H.; Scheidegger, F.; Quintana-Orti, E. S.
      2019. Proceedings of IA³ 2018: 8th Workshop on Irregular Applications: Architectures and Algorithms, 61–68, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/IA3.2018.00015
      Variable-Size Batched Condition Number Calculation on GPUs
      Anzt, H.; Dongarra, J.; Flegar, G.; Grützmacher, T.
      2019. 2018 30th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing: SBAC-PAD 2018 ; Lyon, France, 24-27 September 2018 ; Proceedings, 132–139, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/CAHPC.2018.8645907
      A Jaccard Weights Kernel Leveraging Independent Thread Scheduling on GPUs
      Anzt, H.; Dongarra, J.
      2019. 2018 30th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing: SBAC-PAD 2018 ; Lyon, France, 24-27 September 2018 ; Proceedings, 229–232, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/CAHPC.2018.8645946
      Adaptive precision in block-Jacobi preconditioning for iterative sparse linear system solvers
      Anzt, H.; Dongarra, J.; Flegar, G.; Higham, N. J.; Quintana-Ortí, E. S.
      2019. Concurrency and computation, 31 (6), e4460. doi:10.1002/cpe.4460
      Optimization and performance evaluation of the IDR iterative Krylov solver on GPUs
      Anzt, H.; Kreutzer, M.; Ponce, E.; Peterson, G. D.; Wellein, G.; Dongarra, J.
      2018. The international journal of high performance computing applications, 32 (2), 220–230. doi:10.1177/1094342016646844
      Machine learning-aided numerical linear algebra: Convolutional neural network for the efficient preconditioner generation
      Götz, M.; Anzt, H.
      2018. ScalA18: 9th Workshop on Latest Advances in Scalable Algorithms for Large-Scale Systems, Dallas, TX, November 12, 2018
      ParILUT---A New Parallel Threshold ILU Factorization
      Anzt, H.; Chow, E.; Dongarra, J.
      2018. SIAM journal on scientific computing, 40 (4), C503–C519. doi:10.1137/16M1079506
      Using Jacobi iterations and blocking for solving sparse triangular systems in incomplete factorization preconditioning
      Chow, E.; Anzt, H.; Scott, J.; Dongarra, J.
      2018. Journal of parallel and distributed computing, 119, 219–230. doi:10.1016/j.jpdc.2018.04.017
      Preconditioned Krylov solvers on GPUs
      Anzt, H.; Gates, M.; Dongarra, J.; Kreutzer, M.; Wellein, G.; Köhler, M.
      2017. Parallel computing, 68 (October), 32–44. doi:10.1016/j.parco.2017.05.006
      Variable-size batched Gauss–Jordan elimination for block-Jacobi preconditioning on graphics processors
      Anzt, H.; Dongarra, J.; Flegar, G.; Quintana-Ortí, E. S.
      2018. Parallel computing, 81, 131–146. doi:10.1016/j.parco.2017.12.006
      Variable-Size Batched Gauss-Huard for Block-Jacobi Preconditioning
      Anzt, H.; Dongarra, J.; Flegar, G.; Quintana-Ortí, E. S.; Tomás, A. E.
      2017. Procedia computer science, 108, 1783–1792. doi:10.1016/j.procs.2017.05.186
      Flexible batched sparse matrix-vector product on GPUs
      Anzt, H.; Collins, G.; Dongarra, J.; Flegar, G.; Quintana-Ortí, E. S.
      2017. the 8th Workshop, Denver, Colorado, 12–17 November 2017, 1–8, Association for Computing Machinery (ACM). doi:10.1145/3148226.3148230
      Overcoming Load Imbalance for Irregular Sparse Matrices
      Flegar, G.; Anzt, H.
      2017. Proceedings of the 7th Workshop on Irregular Applications : Architectures and Algorithms, IA3’17, Denver, Colorado, USA, 12th - 17th November 2017, Art.Nr. 2, Association for Computing Machinery (ACM). doi:10.1145/3149704.3149767
      Incomplete Sparse Approximate Inverses for Parallel Preconditioning
      Anzt, H.; Huckle, T. K.; Bräckle, J.; Dongarra, J.
      2018. Parallel computing, 71, 1–22. doi:10.1016/j.parco.2017.10.003

      Lehre

      Lehrveranstaltungen
      Titel Typ Semester Ort
      Tutorial for 2400138 (Numerical Linear Algebra for Scientific High Performance Computing) Übung (Ü) WS 21/22
      Numerical Linear Algebra for Scientific High Performance Computing Vorlesung (V) WS 21/22
      Numerical Linear Algebra for Scientific High Performance Computing Vorlesung (V) SS 2022

      Projekte

      Numerical modeling of cardiac electrophysiology at the cellular scale (MICROCARD)

      Herz-Kreislauf-Erkrankungen zählen zu den weltweit häufigsten Todesursachen: Jedes Jahr sterben in Deutschland über 300 000 Menschen an den Folgen. Rund die Hälfte dieser Todesfälle werden durch Herzrhythmusstörungen verursacht. Im europäischen Projekt MICROCARD, an dem das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) beteiligt ist, entwickeln Forschende nun eine Simulationsplattform, die die elektrophysikalischen Signalübertragungen im Herzen digital abbilden kann. Die Computersimulationen sollen insbesondere zu einer verbesserten Diagnose und Therapie beitragen. Das KIT erhält für seine Beiträge im Rahmen des „European High-Performance Computing Joint Undertaking“ etwa 1,3 Millionen Euro.

       

       

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      letzte Änderung: 15.02.2023
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