Ce cours présente les principes fondamentaux de l'informatique parallèle et à haute performance. Il s'adresse aux scientifiques, aux ingénieurs, aux universitaires et à tous ceux qui cherchent à développer les compétences logicielles nécessaires pour travailler dans des environnements logiciels parallèles. Ces compétences comprennent l'analyse des big data, l'apprentissage automatique, la programmation parallèle et l'optimisation. Nous couvrirons les bases des environnements Linux et des scripts bash jusqu'au calcul à haut débit et à la parallélisation du code. Nous vous recommandons d'être familier avec Fortran 90, C++ ou Python pour réaliser certains des travaux de programmation.

A l'issue de ce cours, vous serez familiarisé avec : *Les composants d'un système de calcul distribué à haute performance *Types de modèles de programmation parallèle et les situations dans lesquelles ils peuvent être utilisés *Calcul à haut débit *Paletlisme à mémoire partagée *Paletlisme à mémoire distribuée *Naviguer dans un environnement HPC typique basé sur Linux *Evaluer et analyser l'extensibilité de l'application, y compris l'extensibilité faible et forte *Quantifier les exigences de traitement, ce cours peut être suivi pour un crédit académique dans le cadre du Master of Science in Data Science (MS-DS) de CU Boulder offert sur la plate-forme Coursera. Le MS-DS est un diplôme interdisciplinaire qui réunit des professeurs des départements de mathématiques appliquées, d'informatique, de sciences de l'information et d'autres départements du CU Boulder. Avec des admissions basées sur la performance et aucun processus de candidature, le MS-DS est idéal pour les personnes ayant un large éventail d'études de premier cycle et / ou d'expérience professionnelle en informatique, en sciences de l'information, en mathématiques et en statistiques. Pour en savoir plus sur le programme MS-DS, consultez le site https://hua.dididi.sbs/degrees/master-of-science-data-science-boulder.