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.
Einführung in die gleichzeitige Programmierung mit GPUs
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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
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
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
Zertifikat zur Vorlage
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Bewertungen
4 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung GPU-Programmierung
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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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.
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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
2.7 (31 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Softwareentwicklung interessieren
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University of Colorado Boulder
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
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.
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Chaitanya A.
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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:
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