This course will help prepare students for developing code that can process large amounts of data in parallel. It will focus on foundational aspects of concurrent programming, such as CPU/GPU architectures, multithreaded programming in C and Python, and an introduction to CUDA software/hardware.
от партнера
Специализация GPU ProgrammingУниверситет Джонса ХопкинсаОб этом курсе
Недавно просмотрено: 19 130
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 1 из 4 в программе
Начальный уровень
Some experience programming
Прибл. 20 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
Чему вы научитесь
Students will learn how to develop concurrent software in Python and C/C++ programming languages.
Students will gain an introductory level of understanding of GPU hardware and software architectures.
Приобретаемые навыки
- Cuda
- Python Programming
- Thread (Computing)
- C++
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 1 из 4 в программе
Начальный уровень
Some experience programming
Прибл. 20 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
от партнера
Университет Джонса Хопкинса
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Программа курса: что вы изучите
3 ч. на завершение
Course Overview
The purpose of this module is for students to understand how the course will be run, topics, how they will be assessed, and expectations.
3 ч. на завершение
3 видео ((всего 12 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
3 ч. на завершение
Core Principles of Parallel Programming on CPUs and GPUs
In order to create software that process greater amounts of data at faster speeds, software operating systems, programming languages, and frameworks require strategies for accessing and modification of data in a manner that maximizes speed, while minimizing the possibility of data being in incorrect states. In this module, students will be presented canonical concurrency problems such as the Dining Philosophers. Additionally, they will learn how operating systems and programming languages handle these problems, and discuss real world big data concurrency applications.
3 ч. на завершение
6 видео ((всего 35 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 ч. на завершение
Introduction to Parallel Programming with C and Python
Modern programming languages allow developers to create software with complex logic for manipulation of data in parallel, taking advantage of the multiple CPU cores in most computers. Students will develop simple software, written in the C++ and Python 3 programming languages, that process data sets concurrently.
6 ч. на завершение
6 видео ((всего 31 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
3 ч. на завершение
NVidia GPU Hardware/Software
The purpose of this module is for students to understand the basis in hardware and software that CUDA uses. This is required to appropriately develop software to optimally take advantage of GPU resources.
3 ч. на завершение
9 видео ((всего 36 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов
Специализация GPU Programming: общие сведения
This specialization is intended for data scientists and software developers to create software that uses commonly available hardware. Students will be introduced to CUDA and libraries that allow for performing numerous computations in parallel and rapidly. Applications for these skills are machine learning, image/audio signal processing, and data processing.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Can I program on my own laptop/desktop?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
