Über diesen Kurs

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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.

Flexible Fristen

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Kurs 1 von 4 in

Spezialisierung GPU Programming

Stufe „Anfänger“

Some experience programming

Ca. 20 Stunden zum Abschließen

Englisch

Was Sie lernen werden

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Cuda
Python Programming
Thread (Computing)
C++

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Spezialisierung GPU Programming

Stufe „Anfänger“

Some experience programming

Ca. 20 Stunden zum Abschließen

Englisch

Dozent

Chancellor Thomas Pascale

Instructor and Software Engineer

Computer Science

4.306 Lernende

4 Kurse

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Course Overview

3 Stunden zum Abschließen

3 Videos (Gesamt 12 min), 4 Lektüren, 1 Quiz

Woche

2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

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 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 35 min), 3 Lektüren, 2 Quiz

6 Videos

Real World Concurrent Programming3m

Concurrent Programming Pitfalls7m

Concurrent Programming Problems and Algorithms Presentation6m

Optional: Hungry Chickens Problem3m

Concurrent Programming Patterns6m

Serial Versus Parallel Code and Flynn's Taxonomy6m

3 Lektüren

Optional Concurrent Programming Problems and Algorithms Resources15m

Optional Parallel Programming Resources10m

Optional Serial Versus Parallel Programming Resources15m

Woche

3

Woche 3

6 Stunden zum Abschließen

Introduction to Parallel Programming with C and Python

6 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 31 min), 2 Lektüren, 4 Quiz

6 Videos

Lesson 1 Python 3 Parallel Programming Syntax and Patterns Presentation Video Lecture8m

Lesson 2 Python 3 Laboratory Project Structure Video Lecture5m

Lesson 2 Python 3 Assignment Project Structure Video Lecture3m

Lesson 3 C++ Parallel Programming Syntax And Patterns Video Lecture5m

Lesson 4 C++ Laboratory Project Structure Video Lecture5m

Lesson 4 C++ Assignment Project Structure Video Lecture2m

2 Lektüren

Optional Python Parallel Programming Resources30m

Optional C++ Parallel Programming Resources30m

2 praktische Übungen

Python 3 Parallel Programming Quiz10m

C++ Parallel Programming Quiz10m

Woche

4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

NVidia GPU Hardware/Software

3 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 36 min), 1 Lektüre, 3 Quiz

9 Videos

Integrated versus Dedicated GPUs4m

GUI CLI Tools for Identifying Installed GPU Hardware3m

Nvidia GPU Architectures3m

CUDA Linux Installation3m

CUDA Software Layers4m

CUDA Code Compilation3m

CUDA Help Lab and Assignment Walkthrough2m

CUDA Runtime Driver APIs2m

CUDA Driver and Runtime APIs Lab and Assignment Walkthrough7m

1 Lektüre

Nvidia GTC Keynote Presentation10m

1 praktische Übung

Nvidia Software and Hardware Quiz30m

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.
Can I program on my own laptop/desktop?
Yes, but you will need to update code files to the labs and assignments. For modules 4 and 5 you will need to have an Nvidia GPU installed on your machine. The in-browser environment for labs and assignments is built to allow for all required programming.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.

Introduction to Concurrent Programming with GPUs

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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben