Ce cours aidera les étudiants à se préparer à développer du code capable de traiter de grandes quantités de données en parallèle. Il se concentrera sur les aspects fondamentaux de la programmation concurrente, tels que les architectures CPU/GPU, la programmation multithread en C et Python, et une introduction au logiciel/matériel CUDA.
Introduction à la programmation simultanée avec les GPU
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Introduction à la programmation simultanée avec les GPU
Ce cours fait partie de Spécialisation Programmation GPU
Instructeur : Chancellor Thomas Pascale
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Inclus avec 
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niveau Débutant
Expérience recommandée
19 heures pour terminer
3 semaines à 6 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Les étudiants apprendront à développer des logiciels concurrents dans les langages de programmation Python et C/C++.
Les étudiants acquerront un niveau d'introduction à la compréhension des architectures matérielles et logicielles des GPU.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Cuda
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Fil (informatique)
- Catégorie : C++
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 5 modules dans ce cours
L'objectif de ce module est de permettre aux étudiants de comprendre le déroulement du cours, les sujets abordés, la manière dont ils seront évalués et les attentes.
Inclus
3 vidéos4 lectures1 devoir de programmation2 sujets de discussion1 laboratoire non noté
Afin de créer des logiciels qui traitent de plus grandes quantités de données à des vitesses plus élevées, les systèmes d'exploitation des logiciels, les langages de programmation et les cadres nécessitent des stratégies d'accès et de modification des données d'une manière qui maximise la vitesse, tout en minimisant la possibilité que les données se trouvent dans des états incorrects. Dans ce module, les étudiants se verront présenter des problèmes canoniques de concurrence tels que les Dining Philosophers. En outre, ils apprendront comment les systèmes d'exploitation et les langages de programmation gèrent ces problèmes, et discuteront des applications concurrentielles des big data dans le monde réel.
Inclus
6 vidéos3 lectures2 devoirs de programmation1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
Les langages de programmation modernes permettent aux développeurs de créer des logiciels dotés d'une logique complexe pour la manipulation de données en parallèle, en tirant parti des multiples cœurs de CPU de la plupart des ordinateurs. Les étudiants développeront des logiciels simples, écrits dans les langages de programmation C++ et Python 3, qui traitent des ensembles de données simultanément.
Inclus
6 vidéos2 lectures2 devoirs2 devoirs de programmation1 sujet de discussion2 laboratoires non notés
L'objectif de ce module est de permettre aux étudiants de comprendre les bases matérielles et logicielles utilisées par CUDA. Ces connaissances sont nécessaires pour développer des logiciels permettant d'exploiter au mieux les ressources du GPU.
Inclus
9 vidéos1 lecture1 devoir2 devoirs de programmation1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
L'objectif de ce module est de permettre aux étudiants de comprendre les principes du développement de logiciels basés sur CUDA.
Inclus
6 vidéos1 lecture1 devoir2 devoirs de programmation1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
2.7 (31 évaluations)Offert par
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Foire Aux Questions
Oui, mais vous devrez mettre à jour les fichiers de code pour les laboratoires et les devoirs. Pour les modules 4 et 5, vous devrez avoir un GPU Nvidia installé sur votre machine. L'environnement du navigateur pour les travaux pratiques et les devoirs est conçu pour permettre toute la programmation nécessaire.
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