Johns Hopkins University
Einführung in die gleichzeitige Programmierung mit GPUs
Johns Hopkins University

Einführung in die gleichzeitige Programmierung mit GPUs

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung GPU-Programmierung

11.405 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 19 Stunden
3 Wochen bei 6 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

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Es dauert 19 Stunden
3 Wochen bei 6 Stunden pro Woche
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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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Bewertungen

4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung GPU-Programmierung
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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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

Lehrkraftbewertungen
2.6 (29 Bewertungen)
Chancellor Thomas Pascale
Johns Hopkins University
4 Kurse15.085 Lernende

von

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen