enthaltenDa 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.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Computerprogrammierung
- Kategorie: Unified Parallel C
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Paralleles Rechnen
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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 Videos4 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
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Häufig gestellte Fragen
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