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并行计算课程

并行计算课程可以帮助您学习 Distribution Systems、Concurrency 和性能优化技术。您可以掌握任务调度、Load Balancer 和 Debugging 并行应用程序方面的技能。许多课程会介绍 MPI(消息传递接口)和 OpenMP 等工具,这些工具支持实施并行算法和提高计算效率。


热门并行计算课程和认证


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    University of Colorado Boulder

    高性能和并行计算简介

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

    攻读学位

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Colorado Boulder

    高性能和并行计算

    您将获得的技能: Linux, 命令行界面, 通信系统, 分布式计算, 文件输入/输出, 计算机结构, C 和 C++, 编程原则, 大数据, 脚本, 性能调整, 软件架构, 云计算开发, 可扩展性, 文件系统, 操作系统, Bash(脚本语言)

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Rice University

    Java 中的并行、并发和分布式编程

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

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Johns Hopkins University

    GPU 编程

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

    攻读学位

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    评分, 2.8 星,最高 5 星
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    187 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    Parallel Computing with MPI

    您将获得的技能: File I/O, C and C++, Communication Systems

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    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    云计算导论

    您将获得的技能: 新兴技术, 云计算架构, 云基础设施, 云平台, 微服务, Devops, 云部署, 云存储, 云服务, 集装箱化, 无服务器计算, Virtual Machine, 云安全, 云计算, 混合云计算

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    云计算

    您将获得的技能: Apache Hadoop, 分布式计算, 基础设施即服务(IaaS), 云计算架构, 数据存储, Apache Mahout, 云基础设施, 云平台, 云存储, NoSQL, 云服务, 网络架构, 大数据, 中间件, Apache Spark, 云计算, 计算机网络, 文件系统, 云应用, 软件定义网络

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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    P

    Packt

    The Complete Quantum Computing Course for Beginners

    您将获得的技能: Python Programming, Algorithms, Computer Programming, Theoretical Computer Science, Linear Algebra, Mathematics and Mathematical Modeling, Computer Science, Algebra, Object Oriented Programming (OOP), IBM Cloud, Scripting, Probability, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Processing, Mathematical Modeling, Data Structures, Data Manipulation, Probability & Statistics, Applied Mathematics, Software Installation

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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    Big Data Processing Using Hadoop

    您将获得的技能: Apache Hadoop, Big Data, Apache Hive, Apache Spark, NoSQL, Data Infrastructure, File Systems, Data Processing, Data Management, Analytics, Data Science, Databases, SQL, Query Languages, Data Manipulation, Java, Data Structures, Distributed Computing, Performance Tuning, Software Architecture

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Princeton University

    计算机结构

    您将获得的技能: 计算机工程, 微架构, 分布式计算, 计算机系统, 硬件架构, 可扩展性, 性能调整, 计算机结构, 操作系统

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    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 3-6 个月

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    Johns Hopkins University

    Social Computing

    您将获得的技能: Social Network Analysis, Network Analysis, Responsible AI, Graph Theory, Machine Learning, Applied Machine Learning, Research, Model Evaluation, Social Sciences, Statistical Analysis, Amazon Web Services, R Programming, Tensorflow, Data Ethics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Research Design, Sociology, Driving engagement, Machine Learning Methods, Behavioral Economics

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    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

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    评分, 3.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

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与 parallel computing 相关的搜索

parallel computing with mpi
introduction to high-performance and parallel computing
high-performance and parallel computing
parallel and distributed computing
high-performance and parallel computing specialization
1234…351

总之,以下是 10 最受欢迎的 parallel computing 课程

  • 高性能和并行计算简介: University of Colorado Boulder
  • 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
  • GPU 编程: Johns Hopkins University
  • Parallel Computing with MPI: University of Colorado Boulder
  • 云计算导论: IBM
  • 云计算: University of Illinois Urbana-Champaign
  • The Complete Quantum Computing Course for Beginners: Packt
  • Big Data Processing Using Hadoop: Johns Hopkins University
  • 计算机结构: 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 Computing 的常见问题

并行计算是一种同时进行多个计算或进程的计算方法。这种方法在当今数据驱动的世界中至关重要,因为它可以加快处理速度,并能解决传统顺序计算无法解决的复杂问题。通过将任务分配给多个处理器,并行计算提高了性能和效率,因此在科学研究、 Big Data 分析和人工智能等领域的应用中必不可少。‎

并行计算领域有各种工作机会。职位范围从软件开发人员和系统架构师到数据科学家和研究工程师。科技、金融、医疗保健和学术界等行业正在越来越多地寻求能够利用并行计算优化性能和解决大规模问题的专业人才。职位可能涉及设计并行算法、开发高性能计算系统或使用云计算解决方案。‎

要想在并行计算领域取得优异成绩,您应该在 C、C++ 或 Python 等编程语言方面打下坚实基础,并了解并行算法和数据结构。熟悉 MPI(消息传递接口)和 OpenMP 等并行计算框架也有好处。此外,计算机体系结构、Operator 操作系统和性能优化技术方面的知识也将提高您的技能,为实际应用做好准备。‎

对于那些对并行计算感兴趣的人来说,有几门很好的在线课程可供选择。著名的课程包括《高性能和并行计算专项课程》和《高性能和并行计算入门》。这些课程全面介绍了并行计算的原理和实践,适合不同技能水平的人学习。‎

并行计算课程涵盖的典型主题包括并行算法、性能分析、并行编程模型以及 MPI 和 OpenMP 等框架的使用。课程还可能探讨并行系统的架构、Cloud Computing集成以及展示并行计算在各个领域应用的案例研究。这一全面的课程使学习者掌握了应对复杂计算挑战的必要工具。‎

要对员工进行并行计算方面的培训和技能提升,高性能和并行计算专项课程是一个极佳的选择。它提供了一种学习基本概念和实用技能的结构化方法。此外,MPI 并行计算课程侧重于一个广泛使用的框架,因此对于希望提高并行处理能力的团队来说非常有价值。‎

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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