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  • Parallel Programming

并行编程课程

并行编程课程可以帮助您学习多线程、同步和性能优化技术。您可以掌握高效利用多个处理器和管理共享资源的算法设计技能。许多课程都会介绍 OpenMP、MPI 和 CUDA 等工具,这些工具支持在从科学模拟到数据处理任务等各种应用中实施并行计算解决方案。


热门并行编程课程和认证


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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    并行编程

    您将获得的技能: Scala 编程, 分布式计算, 可扩展性, 其他编程语言, 功能设计, Algorithm, Java 编程, 数据结构, 算法, 性能调整

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    1844 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    GPU 编程

    您将获得的技能: 深度学习, 卷积神经网络, 可扩展性, 分布式计算, 系统编程, 数学软件, 事件驱动编程, 人工神经网络, 机器学习, 线性代数, 编程原则, 数值分析, 计算机图形学, C 和 C++, 图像分析, 计算机结构, 硬件架构, 计划发展, 面向数据的编程, 性能调整

    攻读学位

    2.8
    评分, 2.8 星,最高 5 星
    ·
    194 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:新
    新
    P

    Packt

    GPU Programming with C++ and CUDA

    您将获得的技能: C and C++, C++ (Programming Language), Development Environment, Performance Tuning, Distributed Computing, Docker (Software), Development Testing, Programming Principles, Algorithms, Computer Programming, Python Programming, Debugging, Software-Defined Networking, Computer Hardware, Scripting

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    高性能和并行计算

    您将获得的技能: 负载平衡, 通信系统, 命令行界面, 分布式计算, 利纳克斯, 脚本, 大数据, 可扩展性, 计算机系统, 文件系统, 操作系统, 线性代数, 文件输入/输出, 编程原则, 硬件架构, C 和 C++, 计算机编程工具, 性能调整, Bash(脚本语言)

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
    ·
    178 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    R

    Rice University

    Java 中的并行、并发和分布式编程

    您将获得的技能: Apache Kafka, Scala 编程, 分布式计算, 系统编程, Java, 调试, 服务器, Apache Spark, 功能设计, Algorithm, 软件架构, Java 编程, 应用框架, 算法, 编程原则, 数据结构, 性能测试, 数据流, Apache Hadoop, 系统架构, 性能调整

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1629 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    高性能和并行计算简介

    您将获得的技能: 命令行界面, 分布式计算, 计算机系统, 利纳克斯, 脚本, 大数据, 文件系统, 可扩展性, 操作系统, 编程原则, 性能调整, Bash(脚本语言)

    攻读学位

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
    ·
    164 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

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    R

    Rice University

    Java 中的并行编程

    您将获得的技能: 分布式计算, Java, 功能设计, Algorithm, 计算机科学, 应用框架, 编程原则, 数据流, 算法, 性能调整

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1239 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Meta

    使用 JavaScript 编程

    您将获得的技能: 单元测试, 调试, 网络开发工具, 脚本语言, 计算机编程, 脚本, Javascript, 软件包和软件管理, 事件驱动编程, 前端网络开发, 功能设计, 测试案例, 面向对象编程(OOP), Node.JS, Jest(JavaScript 测试框架), 数据结构, 编程原则, 计划发展, JSON

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    4929 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • P

    Packt

    Concurrent and Parallel Programming in Python

    您将获得的技能: Performance Tuning, Python Programming, OS Process Management, Data Processing, Scalability, Database Management

    3.9
    评分, 3.9 星,最高 5 星
    ·
    12 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费
    免费
    P

    Princeton University

    计算机科学有目的的编程

    您将获得的技能: 计算机编程, Java, 调试, 面向对象编程(OOP), Algorithm, 计算机科学, 动画, 文件输入/输出, Java 编程, 计划发展, 编程原则, 数据结构, 算法, 计算思维, 性能调整

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1349 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    使用 CUDA 的并行编程简介

    您将获得的技能: 调试, 系统编程, 开发环境, Algorithm, 算法, 计算机结构, 性能调整, 面向数据的编程, C 和 C++

    2.8
    评分, 2.8 星,最高 5 星
    ·
    64 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    使用 GPU 的并行编程入门

    您将获得的技能: 数据共享, 数据访问, 调试, 分布式计算, 开发环境, Algorithm, 编程原则, Python 编程, 算法, 计划发展, 计算机结构, 硬件架构, 计算机编程工具, C 和 C++

    2.7
    评分, 2.7 星,最高 5 星
    ·
    141 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

1234…423

总之,以下是 10 最受欢迎的 parallel programming 课程

  • 并行编程: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • GPU 编程: Johns Hopkins University
  • GPU Programming with C++ and CUDA: Packt
  • 高性能和并行计算: University of Colorado Boulder
  • Java 中的并行、并发和分布式编程: Rice University
  • 高性能和并行计算简介: University of Colorado Boulder
  • Java 中的并行编程: Rice University
  • 使用 JavaScript 编程: Meta
  • Concurrent and Parallel Programming in Python: Packt
  • 计算机科学有目的的编程: Princeton University

您可以在 Software Development 中学到的技能

程序设计语言 (34)
Google (25)
计算机程序 (21)
软件测试 (21)
网络 (19)
Google 云端平台 (18)
应用程序接口 (17)
数据数据结构 (16)
解决问题 (14)
面向对象程序设计 (13)
Kubernetes (10)
列表和标签 (10)

关于 Parallel Programming 的常见问题

并行编程是一种编程方法,可使多个进程同时运行,从而提高软件应用程序的效率和性能。它之所以重要,是因为它能让开发人员充分利用现代多核处理器的能力,使应用程序速度更快、反应更灵敏。通过利用并行编程技术,开发人员可以更高效地解决复杂问题,这在数据分析、科学计算和实时处理等领域至关重要。‎

并行编程领域有各种工作机会。软件工程师、数据科学家和系统架构师等职位往往需要掌握并行编程技术。此外,高性能计算、游戏开发和 Cloud Computing 等领域也越来越多地寻求能够优化并行执行应用程序的专业人才。随着各行各业不断接受数据驱动决策,对并行编程技术人才的需求可能会不断增长。‎

要想在并行编程方面取得成功,您应该在 Java、Python 或 Scala 等编程语言方面打下坚实的基础。了解算法和 Data Structure 也是必不可少的,因为它们在设计高效的并行解决方案中起着至关重要的作用。熟悉并行计算框架和工具(如用于 GPU编程的 CUDA 或用于多线程的 OpenMP)将进一步提高您的技能。此外,解决问题的技能和对 Concurrency 概念的理解对于有效的并行编程也至关重要。‎

有几门学习并行编程的在线课程非常出色。例如,Java 中的并行、Concurrent 和 Distributed Programming 专项课程使用 Java 全面介绍了这些概念。如果您对 Python 感兴趣,"Python 中的并发和并行编程"课程将为您提供实用的见解。此外,CUDA 并行编程入门课程是希望探索 GPU 编程的学生的理想选择。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习并行编程:

  1. 免费预览 许多并行编程课程的第一个 Module。这包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习,获得并行编程证书,或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

要学习并行编程,首先要选择一种支持并行的编程语言,如 Java 或 Python。从涵盖并行编程概念和技术基础的入门课程开始。通过完成需要并行处理的小型项目或练习来进行实践。随着信心的增强,可以探索更高级的主题和框架。参与在线社区或论坛也能在您的学习过程中提供支持和资源。‎

并行编程课程涵盖的典型主题包括并发基础、并行算法、同步技术和性能优化。课程通常会探讨特定的编程模型和框架,如 Java 中的多线程或 Python 中的并行处理。此外,学生还可以了解多核处理器的架构,以及如何有效地利用它们进行并行执行。课程通常还包括实际应用和案例研究,以说明并行编程的实际用途。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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