发现在这个初学者编程并行编程基础课程,涵盖了OpenMP, MPI, OpenCL, CUDA。
介绍了并行编程
这门课给初学者程序员并行编程的介绍。
并行编程描述了一个更大的问题的分解成较小的步骤。指令送到多个处理器,它将执行必要的并行计算,因此得名。
在本课程中,您将探索并行编程的基本原理,使用C、c++、Python、Fortran、Cuda / OpenCL或类似的编程语言。
在本课程中,您将:
本课程是由卢布尔雅那大学LECAD实验室,作为PRACE欧洲先进的计算(合作)。LECAD实验室强调并行编程的教学与欧洲领先的HPC(高性能计算)中心。
在这里你会发现我们在商店为您在未来几周内,有哪些不同的编程模型。
我们简要讨论OpenMP。
我们简要讨论MPI。
我们简要讨论加速器。
在这个星期,我们将深入了解OpenMP的概念为我们提供务实的知识将使我们能够更有效地操纵OpenMP。
工作分享吗?不可能。
私有和共享变量,减少条款,结合并行和计划指令
让我们了解诸如任务模型和任务的数据环境,解决一些练习。
在本节中,我们将了解各种方式的沟通在MPI和命令我们知识我们需要使用它们。
我们将探索各种方法分类不同类型的通信在MPI和学习如何使用这些不同的方法可以优化。
在本节中,我们将看到一些更高级的通讯我的水平。e通信涉及到多个进程。
到目前为止在我们遇到的“基本集体沟通”广播、分散和聚集。现在我们可以继续更先进集体的沟通,我们将涵盖日常MPI_Reduce MPI_Allreduce。
在本节,我们将学习一些更高级的沟通在MPI等非阻塞通信和单侧沟通。
在本节中,我们将建立OpenMP的介绍我们在前两周,我们将看到如何包括MPI。
到目前为止,我们已经学到了通信的消息是一个连续的序列元素主要是基本数据类型。在本节中,我们将学习交流向数据和交流各种数据类型相结合。
在本节中,我们将了解并行I / O的原则和如何高效率地使用它们!
在本节中,我们将向您介绍gpu及其体系结构。你会看一看专业的特点和消费级GPU和比较他们可用的GPU你笔记本的会话。
在本节中,我们向您介绍的CUDA GPU编程和执行模型和OpenCL。
在本节中,您将了解CUDA和OpenCL逐步通过GPU的向量加法的例子。
在本节中,您将会加深你的知识的CUDA和OpenCL编程更复杂的数值计算的例子:黎曼和GPU的梯形。OpenMP GPU卸载也不久。
在本周的最后部分您将学习如何提高GPU代码。减少和改善黎曼和代码,以及剖析GPU的工具代码,进行了讨论。Python脚本为gpu给出奖励材料。
马上开始,加入全球学习者的课堂。如果课程还没有开始你会看到未来的日期下面列出。
现在有时间
在过程的每一步你可以遇到其他学习者,分享你的想法和加入活跃在评论中讨论。
课程结束后,你将能够……
本课程从PRACE介绍编程的一部分,针对初学者程序员。它遵循的超级计算机课程。
本课程是实践。一些知识的C、c++、Fortran、Python或类似编程语言将是有用的。
利昂科斯是一个25年以上
资深每天使用Linux的桌面构建数字
关系研究,教学,通过编程完成工作。
电气自动方式荞麦研究员从卢布尔雅那大学机械工程学院。他的研究领域在传热和等离子体物理数值模拟。
程序员有浓厚的兴趣在机器学习应用程序(从小型到大型数据)目前研究CPU、GPU和等离子体物理混合并行程序的开发平台。
金正日Badovinac是一个程序员和一个硕士学位卢布尔雅那大学的计算机科学的学生。
合伙企业在欧洲先进的计算(PRACE)是一个国际非盈利协会在布鲁塞尔的座位。
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