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Test driven development of concurrent programs in Kotlin at KKon 2022

Concurrent and asynchronous applications can be written in Kotlin with coroutines in a precise and structured way. Unfortunately, concurrency often increases the complexity and it is difficult to create bug-free and maintainable programs.

In my talk “Korrekte nebenläufige Anwendungen mit Koroutinen und TDD” at the KKon 2022 I show that test-driven development (TDD) is a solution.

Test driven development of concurrent programs in Kotlin at KKon 2022

I will talk about “Korrekte nebenläufige Anwendungen mit Koroutinen und TDD” (“Correct concurrent applications with coroutines and TDD”) at the KKon 2022.

Slides of my talk about coroutines in Kotlin at KKon 2021 Warmup

In my talk “Nebenläufigkeit mit Koroutinen strukturieren” at the KKon 2021 Warmup i explained how to structure and organize concurrent programs with coroutines in Kotlin.

Talk about coroutines in Kotlin at KKon 2021 Warmup

I will talk about “Nebenläufigkeit mit Koroutinen strukturieren” (“structuring concurrency with coroutines”) at the KKon 2021 Warmup.

CUDA 8.0 on Mac OS/X

CUDA 8.0 on Mac OS X 10.12 gave me the following error:

Using a __device__ lambda in CUDA 8.0

In CUDA 8.0 C++ 11 lambdas can be used on the device. See the following code.

Heat diffusion on multiple GPUs

The implementation of the heat diffusion equation on multiple GPUs is explained in the talk (in german).

Gute Einführung in C++ AMP

“C++ AMP: Accelerated Massive Parallelism with Microsoft Visual C++” ist eine gute Einführung in die Programmierung mit C++ AMP. Leider ist das Buch zum Zeitpunkt der Rezension das einzige Buch über C++ AMP, so dass ich es nur mit anderen Büchern über CUDA und OpenCL vergleichen kann.

Examples for parallelism: ray tracer on the GPU

I tested the parallel ray tracer on all NVIDIA cards i bought. This page contains the results.

Examples for parallelism: ray tracer

I wanted to learn some frameworks for parallel computing and i decided to implement a simple ray tracer as a "visual benchmark".

Das beste Buch über OpenCL 1.x

Das Besondere an “OpenCL in Action: How to Accelerate Graphics and Computation” ist, das der Autor Matthew Scarpino versucht, die Programme wirklich zu erklären. Man erfährt die Gründe für seine Design-Entscheidungen.

Solide Optimierungstipps für CUDA

Beim Stöbern in “CUDA Fortran for Scientists and Engineers” habe ich gesehen, dass die Autoren wertvolle Optimierungstipps geben. Da bin ich neugierig geworden.

Inspiration für CUDA-Experten in den Naturwissenschaften

Das Buch “GPU Computing Gems (Emerald Edition)” ist eine Sammlung von 50 wissenschaftlichen Artikeln über Erfahrungen bei der Verwendung des GPU-Computing in verschiedenen Fachgebieten.

Nur ganz harten CUDA-Fans zu empfehlen

Ich hatte schon viele Artikel der Reihe „CUDA, Supercomputing for the Masses“ von Rob Farber auf der Dr. Dobb’s Webseite gelesen und war recht angetan. Das war damals 2009 eine der wenigen Möglichkeiten, etwas anspruchsvolleres über CUDA zu lesen.

Bestes CUDA-Buch für Fortgeschrittene

Mit CUDA ist es einfach, eine Berechnung um den Faktor 2-5 zu beschleunigen. Wie man höhere Speedups erreicht, lernt man in “CUDA Programming” von Shane Cook.

Gute Tipps für die Performance-Optimierung

Nicholas Wilt zeigt sich in “The CUDA Handbook” sehr kompetent und experimentierfreudig bei der Optimierung von Kerneln. Das Buch kann von vielen Fortgeschrittenen mit Gewinn gelesen werden.

Neuauflage erforderlich: Gutes Buch, aber leider nicht mehr aktuell

“Using OpenMP” ist eine gute Einführung und enthält ein paar gute Performancetipps.

Zur Zeit beste Darstellung von Patterns für Shared-Mutability

Wenn man ein wenig Systematik in seine parallelen Programmierkünste bringen will, ist “Structured Parallel Programming: Patterns for Efficient Computation”
das Buch zum Einsteigen.

Empfehlenswert als Nachschlagewerk

“Patterns for Parallel Programming” ist ein wichtiges Werk für ‘parallele Programmierer’.

Stellenweise sehr gut, stellenweise nicht ausgereift und zu knapp

Die Programmierung von parallelen und nebenläufigen Programmen mit Shared-Memory und Threads ist kompliziert und sehr fehleranfällig. Als Lösungsansätze wurden z. B. Software-Transactional-Memory (STM), Message-Passing-Architekturen und Aktoren-Modelle entwickelt. In “Programming Concurrency on the JVM” werden diese für die Java-Plattform vorgestellt.

Nur für 'Thread-Monkeys'

Mit dem Titel “The Art of Concurrency” wird ein hoher Anspruch geweckt, der nicht erfüllt wird. Der Untertitel “A Thread Monkey’s Guide to Writing Parallel Applications” wird dem Inhalt schon eher gerecht, aber auch hier gibt es noch einige Kritikpunkte.

Der beste Einstieg in CUDA

“Cuda by Example” ist der perfekte Start in CUDA für Einsteiger. Aber auch manche Fortgeschrittene und Profis könnten Ihre Freude an den guten Erklärungen und Beispielen haben.

Sony verprellt die ersten Fans der Playstation 3

Am 1. April hat Sony ein Update für die Playstation 3 herausgegeben, mit dem der Support für Linux eingestellt wird. Das hat viele verärgert und teilweise heftige Reaktionen und Diskussionen entfacht.

CUDA Real-Time Ray Tracer

During the christmas holidays i rewrote my ray tracer for the NVIDIA CUDA architecture.

Compiling OpenCL programs on Mac OS X Snow Leopard

I installed Snow Leopard on my laptop yesterday. I was very curious about OpenCL and installed the drivers and the GPU Computing SDK from NVIDIA.

Parallelization with Haskell - Easy as can be

The functional programming language Haskell provides a very easy way of parallelization.

Dynamic Languages Shootout / OOP 2008

The german magazine JavaSpektrum organized the "Dynamic Languages Shootout" contest for the OOP 2008 conference. The challenge was to create a computer game similiar to Scrabble in a dynamically typed programming language.

Dynamisches Scheduling in Realzeitsystemen

In dieser Seminararbeit für mein Hauptstudium habe ich 1996 Algorithmen für das Scheduling in verteilten Realzeitsystemen im Rahmen meines Informatikstudiums behandelt.