Этот курс входит в специализацию ''Специализация Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java'

4.6
звезд
Оценки: 1,151

Vivek Sarkar

39 443 уже зарегистрированы

от партнера

Специализация Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in JavaУниверситет Райса

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 29 993

This course teaches learners (industry professionals and students) the fundamental concepts of parallel programming in the context of Java 8. Parallel programming enables developers to use multicore computers to make their applications run faster by using multiple processors at the same time. By the end of this course, you will learn how to use popular parallel Java frameworks (such as ForkJoin, Stream, and Phaser) to write parallel programs for a wide range of multicore platforms including servers, desktops, or mobile devices, while also learning about their theoretical foundations including computation graphs, ideal parallelism, parallel speedup, Amdahl's Law, data races, and determinism.
Why take this course?

•	All computers are multicore computers, so it is important for you to learn how to extend your knowledge of sequential Java programming to multicore parallelism.
•	Java 7 and Java 8 have introduced new frameworks for parallelism (ForkJoin, Stream) that have significantly changed the paradigms for parallel programming since the early days of Java.
•	Each of the four modules in the course includes an assigned mini-project that will provide you with the necessary hands-on experience to use the concepts learned in the course on your own, after the course ends.
•	During the course, you will have online access to the instructor and the mentors to get individualized answers to your questions posted on forums.

The desired learning outcomes of this course are as follows:

•	Theory of parallelism: computation graphs, work, span, ideal parallelism, parallel speedup, Amdahl's Law, data races, and determinism
•	Task parallelism using Java’s ForkJoin framework
•	Functional parallelism using Java’s Future and Stream frameworks
•	Loop-level parallelism with extensions for barriers and iteration grouping (chunking)
•	Dataflow parallelism using the Phaser framework and data-driven tasks

Mastery of these concepts will enable you to immediately apply them in the context of multicore Java programs, and will also provide the foundation for mastering other parallel programming systems that you may encounter in the future  (e.g., C++11, OpenMP, .Net Task Parallel Library).

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 3 в программе

Специализация Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java

Средний уровень

Прибл. 19 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Приобретаемые навыки

Dataflow
Parallel Computing
Java Concurrency
Data Parallelism

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 3 в программе

Специализация Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java

Средний уровень

Прибл. 19 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Преподаватели

Оценка преподавателя

4,82/5 (оценок: 111)

Vivek Sarkar

Professor

Department of Computer Science

52 233 учащихся

3 курса

от партнера

Университет Райса

Узнайте, как сотрудники ведущих компаний осваивают востребованные навыки

Подробнее о Coursera для бизнеса

Программа курса: что вы изучите

Оценка контента94%(4,263 оценки)

Неделя

Неделя 1

1 ч. на завершение

Welcome to the Course!

1 ч. на завершение

1 видео ((всего 1 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест

4 ч. на завершение

Task Parallelism

In this module, we will learn the fundamentals of task parallelism. Tasks are the most basic unit of parallel programming. An increasing number of programming languages (including Java and C++) are moving from older thread-based approaches to more modern task-based approaches for parallel programming. We will learn about task creation, task termination, and the “computation graph” theoretical model for understanding various properties of task-parallel programs. These properties include work, span, ideal parallelism, parallel speedup, and Amdahl’s Law. We will also learn popular Java APIs for task parallelism, most notably the Fork/Join framework.

4 ч. на завершение

7 видео ((всего 42 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

7 видео

1.1 Task Creation and Termination (Async, Finish)4мин

1.2 Tasks in Java's Fork/Join Framework5мин

1.3 Computation Graphs, Work, Span7мин

1.4 Multiprocessor Scheduling, Parallel Speedup8мин

1.5 Amdahl's Law5мин

ReciprocalArraySum using Async-Finish (Demo)4мин

ReciprocalArraySum using RecursiveAction's in Java's Fork/Join Framework (Demo)5мин

6 материалов для самостоятельного изучения

1.1 Lecture Summary5мин

1.2 Lecture Summary5мин

1.3 Lecture Summary5мин

1.4 Lecture Summary5мин

1.5 Lecture Summary5мин

Mini Project 1: Reciprocal-Array-Sum using the Java Fork/Join Framework10мин

1 практическое упражнение

Module 1 Quiz30мин

Неделя

Неделя 2

4 ч. на завершение

Functional Parallelism

Welcome to Module 2! In this module, we will learn about approaches to parallelism that have been inspired by functional programming. Advocates of parallel functional programming have argued for decades that functional parallelism can eliminate many hard-to-detect bugs that can occur with imperative parallelism. We will learn about futures, memoization, and streams, as well as data races, a notorious class of bugs that can be avoided with functional parallelism. We will also learn Java APIs for functional parallelism, including the Fork/Join framework and the Stream API’s.

4 ч. на завершение

7 видео ((всего 40 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

7 видео

2.1 Futures: Tasks with Return Values6мин

2.2 Futures in Java's Fork/Join Framework5мин

2.3 Memoization6мин

2.4 Java Streams5мин

2.5 Data Races and Determinism9мин

ReciprocalArraySum using RecursiveTask's in Java's Fork/Join Framework (Demo)3мин

Parallel List Processing Using Java Streams (Demo)4мин

6 материалов для самостоятельного изучения

2.1 Lecture Summary10мин

2.2 Lecture Summary10мин

2.3 Lecture Summary10мин

2.4 Lecture Summary10мин

2.5 Lecture Summary10мин

Mini Project 2: Analyzing Student Statistics Using Java Parallel Streams10мин

1 практическое упражнение

Module 2 Quiz30мин

23 минуты на завершение

Talking to Two Sigma: Using it in the Field

23 минуты на завершение

2 видео ((всего 13 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения

Неделя

Неделя 3

4 ч. на завершение

Loop Parallelism

Welcome to Module 3, and congratulations on reaching the midpoint of this course! It is well known that many applications spend a majority of their execution time in loops, so there is a strong motivation to learn how loops can be sped up through the use of parallelism, which is the focus of this module. We will start by learning how parallel counted-for loops can be conveniently expressed using forall and stream APIs in Java, and how these APIs can be used to parallelize a simple matrix multiplication program. We will also learn about the barrier construct for parallel loops, and illustrate its use with a simple iterative averaging program example. Finally, we will learn the importance of grouping/chunking parallel iterations to reduce overhead.

4 ч. на завершение

7 видео ((всего 41 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

7 видео

3.1 Parallel Loops5мин

3.2 Parallel Matrix Multiplication4мин

3.3 Barriers in Parallel Loops5мин

3.4 Parallel One-Dimensional Iterative Averaging8мин

3.5 Iteration Grouping/Chunking in Parallel Loops6мин

Parallel Matrix Multiplication (Demo)4мин

Parallel One-Dimensional Iterative Averaging (Demo)5мин

6 материалов для самостоятельного изучения

3.1 Lecture Summary10мин

3.2 Lecture Summary10мин

3.3 Lecture Summary10мин

3.4 Lecture Summary10мин

3.5 Lecture Summary10мин

Mini Project 3: Parallelizing Matrix-Matrix Multiply Using Loop Parallelism10мин

1 практическое упражнение

Module 3 Quiz30мин

Неделя

Неделя 4

5 ч. на завершение

Data flow Synchronization and Pipelining

Welcome to the last module of the course! In this module, we will wrap up our introduction to parallel programming by learning how data flow principles can be used to increase the amount of parallelism in a program. We will learn how Java’s Phaser API can be used to implement “fuzzy” barriers, and also “point-to-point” synchronizations as an optimization of regular barriers by revisiting the iterative averaging example. Finally, we will also learn how pipeline parallelism and data flow models can be expressed using Java APIs.

5 ч. на завершение

7 видео ((всего 38 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

7 видео

4.1 Split-phase Barriers with Java Phasers4мин

4.2 Point-to-Point Sychronization with Phasers4мин

4.3 One-Dimensional Iterative Averaging with Phasers4мин

4.4 Pipeline Parallelism5мин

4.5 Data Flow Parallelism5мин

Phaser Examples6мин

Pipeline & Data Flow Parallelism7мин

7 материалов для самостоятельного изучения

4.1 Lecture Summary10мин

4.2 Lecture Summary10мин

4.3 Lecture Summary10мин

4.4 Lecture Summary10мин

4.5 Lecture Summary10мин

Mini Project 4: Using Phasers to Optimize Data-Parallel Applications10мин

Exit Survey10мин

1 практическое упражнение

Module 4 Quiz30мин

20 минут на завершение

Continue Your Journey with the Specialization "Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java"

20 минут на завершение

2 видео ((всего 10 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения

Рецензии

4.6

Рецензии: 243

5 stars
68,72 %
4 stars
23,28 %
3 stars
6,42 %
2 stars
1,12 %
1 star
0,43 %

Лучшие отзывы о курсе PARALLEL PROGRAMMING IN JAVA

от партнера LG12 дек. 2017 г.

This is a great course in parallel programming. The videos were very clear, summaries reinforced the video material and the programming projects and quizzes were challenging but not overwhelming.

от партнера JL13 дек. 2019 г.

It was actually quite fun. I particularly enjoyed the Two Sigma interviews, which gave me a better understanding about how the course concepts are applied in business.

от партнера VZ6 нояб. 2017 г.

Very useful course about parallel programming theory and practice.

Could be less examples with custom libraries instead of standard java features looking to practical usage at work.

от партнера NG4 июля 2020 г.

Explanation of theory was best. But Assignments lacked clarity. For example, we might expect little more clarification about threads In order to use them effectively

Посмотреть все отзывы

Специализация Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java: общие сведения

Parallel, concurrent, and distributed programming underlies software in multiple domains, ranging from biomedical research to financial services. This specialization is intended for anyone with a basic knowledge of sequential programming in Java, who is motivated to learn how to write parallel, concurrent and distributed programs. Through a collection of three courses (which may be taken in any order or separately), you will learn foundational topics in Parallelism, Concurrency, and Distribution. These courses will prepare you for multithreaded and distributed programming for a wide range of computer platforms, from mobile devices to cloud computing servers.

To see an overview video for this Specialization, click here! For an interview with two early-career software engineers on the relevance of parallel computing to their jobs, click here. Acknowledgments The instructor, Prof. Vivek Sarkar, would like to thank Dr. Max Grossman for his contributions to the mini-projects and other course material, Dr. Zoran Budimlic for his contributions to the quizzes, Dr. Max Grossman and Dr. Shams Imam for their contributions to the pedagogic PCDP library used in some of the mini-projects, and all members of the Rice Online team who contributed to the development of the course content (including Martin Calvi, Annette Howe, Seth Tyger, and Chong Zhou).

Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Обучайте сотрудников и добивайтесь отличных результатов в бизнесе

Откройте для себя Coursera для бизнеса

Parallel Programming in Java

Об этом курсе

Приобретаемые навыки