本课程将帮助学生为开发可并行处理大量数据的代码做好准备。课程的重点是并行编程的基础方面，如 CPU/GPU 架构、C 和 Python 中的多线程编程，以及 CUDA 软件/硬件介绍。
使用 GPU 的并行编程入门
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本课程是 GPU 编程 专项课程 专项课程的一部分
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- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有5个模块
本基础模块的目的是帮助学生为在 GPU 编程专项课程中取得成功做好准备。为此，Modulation 介绍了课程的总体目标和技术期望，并指导如何使用 Coursera Lab 实验环境。最后，学生将完成 C++ 编程入门作业，以确保他们能够胜任课程。
涵盖的内容
3个视频4篇阅读材料1个编程作业2个讨论话题1个非评分实验室
为了创建能以更快的速度处理更大量数据的软件，软件操作系统、编程语言和框架都需要有访问和修改数据的策略，这种策略既要最大限度地提高速度，又要最大限度地降低数据处于不正确状态的可能性。在本模块中，将向学生介绍典型的并发问题，如 "餐饮哲学家"。此外，他们还将学习操作系统和编程语言如何处理这些问题，并讨论现实世界中的大数据并发应用。
涵盖的内容
6个视频3篇阅读材料2个编程作业1个讨论话题1个非评分实验室
现代编程语言允许开发人员利用大多数计算机的多个 CPU 内核，创建具有并行处理数据的复杂逻辑的软件。学生将使用 C++ 和 Python 3 编程语言开发可并行处理数据集的简单软件。
涵盖的内容
6个视频2篇阅读材料2个作业2个编程作业1个讨论话题2个非评分实验室
为了编写有效的 GPU 加速软件，开发人员必须首先了解底层硬件架构和支持该架构的软件生态系统。在本 Modulation 中，学生将了解到 NVIDIA GPU 的主要硬件架构。此外，他们还将了解 CUDA 软件层、安装和 Compiler 过程以及 Runtime 和驱动程序 API 之间的核心差异。
涵盖的内容
9个视频1篇阅读材料1个作业2个编程作业1个讨论话题1个非评分实验室
本 Modulation 的目的是通过介绍 GPU 编程的基础知识，实现从理论到实践的过渡。学生将学习编写设备代码所需的基本 CUDA 软件关键字和 Syntax 语法。此外，还将指导学生掌握构建简单和复杂项目的最佳实践，并在常见的开发环境中将这些概念应用到实践作业中。
涵盖的内容
6个视频1篇阅读材料1个作业2个编程作业1个讨论话题1个非评分实验室
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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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常见问题
可以，但您需要更新实验和作业的代码文件。对于模块 4 和 5，您需要在机器上安装 Nvidia GPU。实验和作业的浏览器内环境允许所有必要的编程。
要获取课程资料、作业和证书，您需要在注册课程时购买证书体验。 您可以尝试免费试听，或申请资助。课程可能提供 "完整课程，无证书"。通过该选项，您可以查看所有课程资料，提交必要的评估，并获得最终成绩。这也意味着您无法购买证书体验。
注册课程后，您就可以访问专项课程中的所有课程，完成作业后还可以获得证书。您的电子证书将添加到您的 "成就 "页面--在那里，您可以打印证书或将其添加到您的 LinkedIn 个人资料中。
更多问题
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