Dieser Kurs bereitet die Teilnehmer auf die Entwicklung von Code vor, der große Datenmengen parallel verarbeiten kann. Der Schwerpunkt liegt auf grundlegenden Aspekten der gleichzeitigen Programmierung, wie CPU/GPU-Architekturen, Multithreading-Programmierung in C und Python und einer Einführung in die CUDA-Software/Hardware.
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Einführung in die gleichzeitige Programmierung mit GPUs
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung GPU-Programmierung
Dozent: Chancellor Thomas Pascale
11.634 bereits angemeldet
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Die Studenten werden lernen, wie man nebenläufige Software in den Programmiersprachen Python und C/C++ entwickelt.
Die Studenten erhalten ein einführendes Verständnis der GPU-Hardware- und Softwarearchitekturen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Cuda
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Gewinde (Computing)
- Kategorie: C++
Wichtige Details
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4 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Der Zweck dieses Moduls ist es, dass die Studenten verstehen, wie der Kurs abläuft, welche Themen behandelt werden, wie sie bewertet werden und welche Erwartungen bestehen.
Das ist alles enthalten
3 Videos4 Lektüren1 Programmieraufgabe2 Diskussionsthemen1 Unbewertetes Labor
Um Software zu entwickeln, die größere Datenmengen mit höherer Geschwindigkeit verarbeitet, benötigen Software-Betriebssysteme, Programmiersprachen und Frameworks Strategien für den Zugriff auf und die Änderung von Daten in einer Weise, die die Geschwindigkeit maximiert und gleichzeitig die Möglichkeit minimiert, dass sich Daten in falschen Zuständen befinden. In diesem Modul werden den Studenten kanonische Gleichzeitigkeitsprobleme wie die Dining Philosophers vorgestellt. Außerdem lernen sie, wie Betriebssysteme und Programmiersprachen mit diesen Problemen umgehen und diskutieren reale Big-Data-Gleichzeitigkeitsanwendungen.
Das ist alles enthalten
6 Videos3 Lektüren2 Programmieraufgaben1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
Moderne Programmiersprachen ermöglichen es Entwicklern, Software mit komplexer Logik für die parallele Verarbeitung von Daten zu erstellen und dabei die Vorteile mehrerer CPU-Kerne in den meisten Computern zu nutzen. Die Studenten werden einfache Software entwickeln, die in den Programmiersprachen C++ und Python 3 geschrieben wurde und die Datensätze parallel verarbeitet.
Das ist alles enthalten
6 Videos2 Lektüren2 Aufgaben2 Programmieraufgaben1 Diskussionsthema2 Unbewertete Labore
Das Ziel dieses Moduls ist es, dass die Studenten die Grundlagen der Hardware und Software verstehen, die CUDA verwendet. Dies ist erforderlich, um Software zu entwickeln, die die Vorteile der GPU-Ressourcen optimal nutzt.
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 Programmieraufgaben1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
Das Ziel dieses Moduls ist es, dass die Studenten die Prinzipien der Entwicklung von CUDA-basierter Software verstehen.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 Programmieraufgaben1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Softwareentwicklung interessieren
University of Colorado Boulder
University of Colorado System
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Häufig gestellte Fragen
Ja, aber Sie müssen die Codedateien für die Übungen und Aufgaben aktualisieren. Für die Module 4 und 5 müssen Sie einen Nvidia-Grafikprozessor auf Ihrem Rechner installiert haben. Die In-Browser-Umgebung für Übungen und Aufgaben ist so aufgebaut, dass alle erforderlichen Programmierungen möglich sind.
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Einschreibung ab. Wenn Sie einen Kurs im Prüfungsmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung während oder nach Ihrer Prüfung erwerben. Wenn Sie die Prüfungsoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Prüfungsoption. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs bietet möglicherweise stattdessen die Option 'Vollständiger Kurs, kein Zertifikat'. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Specializations, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen.