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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Dieser Kurs richtet sich an Wissenschaftler, Ingenieure, Gelehrte und alle, die Probleme in Hochleistungs-Rechenumgebungen oder in der Cloud effizient lösen wollen. Teilnehmer, die diesen Kurs abschließen, werden ein grundlegendes Verständnis dafür haben, wie sie Engpässe in ihren Programmen finden und wie sie diese Engpässe beheben können. Der Kurs bietet eine umfassende Einführung in moderne Rechenknoten-Architekturen von Hochleistungs- und Cloud-Computing-Instanzen.
Dieser Kurs kann im Rahmen des Master of Science in Datenwissenschaft (MS-DS) der CU Boulder, der auf der Coursera-Plattform angeboten wird, als akademische Leistung angerechnet werden. Der MS-DS ist ein interdisziplinärer Abschluss, der Lehrkräfte aus den Abteilungen für Angewandte Mathematik, Informatik, Informationswissenschaft und anderen Bereichen der CU Boulder zusammenbringt. Da die Zulassung leistungsabhängig ist und es kein Bewerbungsverfahren gibt, ist der MS-DS ideal für Personen mit einem breiten Spektrum an grundständiger Ausbildung und/oder Berufserfahrung in Informatik, Informationswissenschaft, Mathematik und Statistik. Erfahren Sie mehr über das MS-DS-Programm unter https://hua.dididi.sbs/degrees/master-of-science-data-science-boulder.
In diesem Modul wird ein Ansatz zur Analyse und Optimierung der Programmleistung behandelt, z. B. Profiling, Verwendung optimierter Bibliotheken und Compiler-Optionen zur Effizienzsteigerung.
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
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5 Videos•Insgesamt 39 Minuten
Überblick über den Kurs•3 Minuten
Profilerstellung mit gprof•9 Minuten
Profiling für Python•6 Minuten
Numerische Bibliotheken•12 Minuten
Compiler-Optionen für Leistung•8 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 21 Minuten
Kursaktualisierungen und Unterstützung bei der Barrierefreiheit•1 Minute
Verdienen Sie akademische Anerkennung für Ihre Arbeit!•10 Minuten
Kurs-Unterstützung•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 15 Minuten
Modul Quiz•15 Minuten
1 Programmieraufgabe•Insgesamt 45 Minuten
Matrix Multiplikation Profiling•45 Minuten
Einfache Optimierungstechniken
Modul 2•1 Stunde abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul untersuchen wir einfache Techniken, die zur Verbesserung der Programmleistung beitragen. Wir befassen uns mit Methoden zur Optimierung von Skalaren und Schleifen, die einen großen Einfluss auf die Gleitkommaleistung eines Programms haben können.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
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5 Videos•Insgesamt 28 Minuten
Abhängigkeitsanalyse•6 Minuten
Skalare Optimierung•6 Minuten
Optimierungen der Schleife - Teil 1•5 Minuten
Optimierungen der Schleife - Teil 2•6 Minuten
Python-Optimierung mit NumPy•6 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 15 Minuten
Modul Quiz•15 Minuten
1 Programmieraufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Optimierungen der Matrix-Multiplikation: Schleifen-Transformationen und Parallelisierung•30 Minuten
Computerarchitektur und Vektorisierung
Modul 3•1 Stunde abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul wird die grundlegende Architektur moderner Computer vorgestellt, wobei der Schwerpunkt darauf liegt, wie die Architektur die Programmleistung beeinflusst. Wir befassen uns mit der Datenparallelität auf Prozessorebene und damit, wie optimierter Code für Parallelität eine wesentlich höhere Gleitkommaleistung aufweist.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
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4 Videos•Insgesamt 24 Minuten
Computerarchitektur•6 Minuten
Maximierung der Leistung mit Vektorisierung•7 Minuten
Vorbereiten Ihrer Anwendungsdaten für die Vektorisierung - Datenabgleich•5 Minuten
OpenMP - SIMD•5 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 15 Minuten
Modul Quiz•15 Minuten
1 Programmieraufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Vektorisierung und Parallelisierung bei der Berechnung des Produktpunktes•30 Minuten
Computerarchitektur
Modul 4•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Die Speicherleistung ist im Allgemeinen der größte Leistungsengpass, da die Geschwindigkeit des Hauptspeichers nicht mit den Fähigkeiten der Prozessoren zur Verarbeitung von Gleitkommazahlen Schritt gehalten hat. Wir stellen vor, wie Schichten von schnellem Speicher, so genannter Cache-Speicher, Berechnungen beschleunigen können, und geben ein Beispiel dafür, wie Algorithmen für eine bessere Speicherleistung optimiert werden können.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
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4 Videos•Insgesamt 27 Minuten
Speicherarchitektur•7 Minuten
Prozessor-Speicher-Hierarchie•6 Minuten
Cache- und Speichereigenschaften eines Rechenknotens•7 Minuten
Skalierung des Datenzugriffs - BLAS•6 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 15 Minuten
Modul Quiz•15 Minuten
1 Programmieraufgabe•Insgesamt 60 Minuten
Implementierung der gekachelten Matrixaddition•60 Minuten
Paralleles Rechnen und hoher Durchsatz
Modul 5•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Dieses Modul bietet eine Einführung in das parallele Rechnen und den hohen Durchsatz. Es wird auch die Slurm-Job-Arrays demonstrieren, wo es Mechanismen gibt, um mit vielen ähnlichen Jobs schnell und einfach zu arbeiten. Schließlich befasst sich dieses Modul mit der gleichzeitigen Ausführung vieler Aufträge mit GNU Parallel.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
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4 Videos•Insgesamt 22 Minuten
Einführung in das parallele Rechnen•6 Minuten
Einführung in das High-Throughput-Computing•4 Minuten
Slurm Job Arrays Demo•4 Minuten
HTC mit GNU Parallel•8 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 15 Minuten
Modul Quiz•15 Minuten
1 Programmieraufgabe•Insgesamt 60 Minuten
Parallele Summe der Quadrate•60 Minuten
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Die CU Boulder ist eine dynamische Gemeinschaft von Gelehrten und Lernenden auf einem der spektakulärsten College-Campus des Landes. AS eine von 34 öffentlichen US-Institutionen in der angesehenen Association of American Universities (AAU), haben wir eine stolze Tradition der akademischen Exzellenz, mit fünf Nobelpreisträgern und mehr als 50 Mitglieder der renommierten akademischen Akademien.
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