Da jedes Smartphone und jeder Computer heute mit mehreren Prozessoren ausgestattet ist, wird die Verwendung funktionaler Ideen zur Erleichterung der parallelen Programmierung immer weiter verbreitet. In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen der parallelen Programmierung kennen, von der Aufgabenparallelität bis zur Datenparallelität. Insbesondere werden Sie sehen, wie sich viele vertraute Ideen aus der funktionalen Programmierung perfekt auf das Paradigma der Datenparallelität übertragen lassen. Wir beginnen mit den Grundlagen der effektiven Parallelisierung vertrauter Sammlungsoperationen und arbeiten uns zu parallelen Sammlungen vor, einer produktionsreifen datenparallelen Sammlungsbibliothek, die in der Scala-Standardbibliothek verfügbar ist. Während des gesamten Kurses werden wir diese Konzepte anhand mehrerer praktischer Beispiele anwenden, die Daten aus der realen Welt analysieren, z.B. beliebte Algorithmen wie k-means clustering. Lernergebnisse. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: - über aufgaben- und datenparallele Programme nachzudenken, - gängige Algorithmen in einem funktionalen Stil auszudrücken und parallel zu lösen, - parallelen Code kompetent im Mikrobenchmarking zu testen, - Programme zu schreiben, die parallele Sammlungen effektiv nutzen, um Leistung zu erzielen Empfohlener Hintergrund: Sie sollten mindestens ein Jahr Programmiererfahrung haben. Ideal sind Java- oder C#-Kenntnisse, aber auch Erfahrungen mit anderen Sprachen wie C/C++, Python, Javascript oder Ruby sind ausreichend. Sie sollten mit der Kommandozeile etwas vertraut sein. Dieser Kurs sollte nach Functional Program Design in Scala belegt werden: https://www.coursera.org/learn/progfun2.
Parallele Programmierung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Funktionale Programmierung in Scala
Dozenten: Prof. Viktor Kuncak
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenstruktur
- Kategorie: Paralleles Rechnen
- Kategorie: Daten Parallelität
- Kategorie: Paralleler Algorithmus
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Wir motivieren die parallele Programmierung und stellen die grundlegenden Konstrukte für die Erstellung paralleler Programme auf JVM und Scala vor. Beispiele wie Array-Norm und Monte-Carlo-Berechnungen veranschaulichen diese Konzepte. Wir zeigen, wie man den Aufwand und die Tiefe paralleler Programme abschätzen kann und wie man die Implementierungen einem Benchmarking unterzieht.
Das ist alles enthalten
9 Videos5 Lektüren3 Programmieraufgaben
Wir fahren mit Beispielen für parallele Algorithmen fort, indem wir eine parallele Mischsortierung vorstellen. Anschließend erklären wir, wie Operationen wie map, reduce und scan parallel berechnet werden können. Wir stellen Assoziativität als Schlüsselbedingung für die parallele Implementierung von reduce und scan vor.
Das ist alles enthalten
6 Videos2 Programmieraufgaben
Wir zeigen, wie datenparallele Operationen die Entwicklung von elegantem datenparallelem Code in Scala ermöglichen. Wir geben einen Überblick über die Hierarchie der parallelen Sammlungen, einschließlich der Eigenschaften von Splittern und Kombinierern, die Iteratoren und Builder aus dem sequentiellen Fall ergänzen.
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Programmieraufgaben
Wir geben einen Einblick in die Interna von Datenstrukturen für paralleles Rechnen, was uns hilft zu verstehen, was unter der Haube von parallelen Sammlungen passiert.
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Programmieraufgaben
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Softwareentwicklung interessieren
University of London
DeepLearning.AI
University of California San Diego
University of Colorado System
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
1.840 Bewertungen
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Geprüft am 28. März 2018
For this course you should have Advanced English level. Cause sentesce construction is so difficult and words so unusual that i had to some times google what i have to do.
Geprüft am 20. Feb. 2017
Truly great course. The assignments are designed very well. The instructor and videos were excellent. I only wish there had been more student participation in the forum.
Geprüft am 16. Mai 2017
The assignment could be optimized and avoid to be more academic since it may make student lost focus and spend too much time on the question itself rather than the parallel programming
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