Java 中的并行编程

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本课程是 Java 中的并行、并发和分布式编程专项课程的一部分

位教师：Vivek Sarkar

51,746 人已注册

包含在中

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7个模块

深入了解一个主题并学习基础知识。

1,239 条评论

中级等级

需要一些相关经验

灵活的计划

2 周在 10 小时一周

自行安排学习进度

94%

大多数学生喜欢此课程

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作业

4 项作业

授课语言：英语（English）

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积累特定领域的专业知识

本课程是 Java 中的并行、并发和分布式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7个模块

本课程以 Java 8 为背景，向学员（行业专业人士和学生）讲授并行编程的基本概念。并行编程使开发人员能够使用多核计算机，通过同时使用多个处理器来加快应用程序的运行速度。课程结束时，您将学会如何使用流行的并行 Java 框架（如 ForkJoin、Stream 和 Phaser）为服务器、台式机或移动设备等各种多核平台编写并行程序，同时还将学习其理论基础，包括计算图、理想并行、并行加速、阿姆达尔定律、数据竞赛和确定性。为什么要学习本课程？

- Java 7 和 Java 8 引入了新的并行框架（ForkJoin、Stream），极大地改变了 Java 早期的并行编程范式。 - 课程的四个模块中，每个模块都包含一个指定的小型项目，为您提供必要的实践经验，以便在课程结束后自行使用课程中学到的概念。 - 在课程期间，您可以与教师和导师进行在线交流，就您在论坛上提出的问题获得个性化的解答。本课程的预期学习成果如下： - 并行理论：使用 Java 的 ForkJoin 框架实现任务并行 - 使用 Java 的 Future 和 Stream 框架实现函数并行 - 使用障碍和迭代分组（chunking）扩展实现循环级并行 - 使用 Phaser 框架和数据驱动任务实现数据流并行掌握了这些概念，您就能立即将其应用到多核 Java 程序中、掌握了这些概念，您就能在多核 Java 程序中立即应用这些概念，同时也为掌握将来可能遇到的其他并行编程系统打下了基础（例如，Phaser 框架和数据驱动任务）。g.,C++11、OpenMP、.Net 任务并行库）打下基础。

欢迎来到《Java 并行编程》！本课程设计为三部分系列，通过各种视频讲座、演示和编码项目涵盖一个主题或知识体系。

涵盖的内容

1个视频5篇阅读材料1个编程作业1个讨论话题

在本模块中，我们将学习任务并行的基础知识。任务是并行编程的最基本单元。越来越多的编程语言（包括 Java 和 C++）正在从老式的基于线程的并行编程方法转向更现代的基于任务的并行编程方法。我们将学习任务创建、任务终止和 "计算图 "理论模型，以了解任务并行程序的各种特性。这些属性包括工作、跨度、理想并行性、并行加速和阿姆达尔定律。我们还将学习用于任务并行的流行 Java API，其中最著名的是 Fork/Join 框架。

涵盖的内容

7个视频6篇阅读材料1个作业1个编程作业

7个视频总计42分钟

1.1 任务创建和终止（异步，完成）4分钟
1.2 Java 分叉/连接框架中的任务6分钟
1.3 计算图、工时、跨度7分钟
1.4 多处理器调度、并行加速9分钟
1.5 阿姆达尔定律5分钟
使用 Async-Finish 的 ReciprocalArraySum（演示）5分钟
在 Java 的 Fork/Join 框架中使用 RecursiveAction 的 ReciprocalArraySum（演示）6分钟

6篇阅读材料总计35分钟

1.1 讲座摘要5分钟
1.2 讲座摘要5分钟
1.3 讲座摘要5分钟
1.4 讲座总结5分钟
1.5 讲座总结5分钟
迷你项目 1：使用 Java 分叉/连接框架进行互易数列求和10分钟

1个作业总计30分钟

第 1 单元测验30分钟

1个编程作业总计120分钟

提交迷你项目 1120分钟

欢迎来到模块 2！在本模块中，我们将学习受到函数式编程启发的并行方法。数十年来，并行函数式编程的倡导者一直认为，函数式并行可以消除命令式并行可能出现的许多难以检测的错误。我们将学习期货、memoization 和流，以及数据竞赛，这是一类臭名昭著的错误，而函数式并行可以避免这些错误。我们还将学习用于函数式并行的 Java API，包括 Fork/Join 框架和流 API。

涵盖的内容

7个视频6篇阅读材料1个作业1个编程作业

7个视频总计40分钟

2.1 期货：带返回值的任务6分钟
2.2 Java 分叉/连接框架中的期货5分钟
2.3 Memoization6分钟
2.4 Java 流5分钟
2.5 数据竞赛与决定论10分钟
在 Java 的 Fork/Join 框架中使用 RecursiveTask 的 ReciprocalArraySum（演示）4分钟
使用 Java Streams 进行并行列表处理（演示）4分钟

6篇阅读材料总计60分钟

2.1 讲座摘要10分钟
2.2 讲座摘要10分钟
2.3 讲座摘要10分钟
2.4 讲座总结10分钟
2.5 讲座总结10分钟
迷你项目 2：使用 Java 并行数据流分析学生统计数据10分钟

1个作业总计30分钟

第二单元测验30分钟

1个编程作业总计120分钟

提交迷你项目 2120分钟

Vivek Sarkar 教授与 Two Sigma 总经理 Jim Ward、软件工程师 Margaret Kelley 和 Jake Kornblau 在得克萨斯州休斯顿市中心的办公室就并行编程的重要性进行了交谈。

涵盖的内容

2个视频1篇阅读材料

欢迎来到模块 3，祝贺您已到达本课程的中点！众所周知，许多应用程序的大部分执行时间都是在循环中度过的，因此我们有强烈的动机学习如何通过使用并行性来加速循环，这也是本模块的重点。首先，我们将学习如何使用 Java 中的 forall 和流 API 方便地表达并行计数循环，以及如何使用这些 API 并行一个简单的矩阵乘法程序。我们还将学习并行循环的障碍结构，并通过一个简单的迭代平均程序示例来说明其用法。最后，我们将了解分组/分块并行迭代以减少开销的重要性。

涵盖的内容

7个视频6篇阅读材料1个作业1个编程作业

7个视频总计41分钟

3.1 平行环路6分钟
3.2 平行矩阵乘法5分钟
3.3 平行循环中的障碍5分钟
3.4 并行一维迭代平均法8分钟
3.5 并行循环中的迭代分组/分块6分钟
并行矩阵乘法（演示）5分钟
并行一维迭代平均（演示）6分钟

6篇阅读材料总计60分钟

3.1 讲座摘要10分钟
3.2 讲座摘要10分钟
3.3 讲座摘要10分钟
3.4 讲座总结10分钟
3.5 讲座总结10分钟
迷你项目 3：利用循环并行化实现矩阵-矩阵乘法并行化10分钟

1个作业总计30分钟

第 3 单元测验30分钟

1个编程作业总计120分钟

提交迷你项目 3120分钟

欢迎来到本课程的最后一个模块！在本模块中，我们将学习如何利用数据流原理来提高程序的并行性，从而结束并行编程的介绍。我们将学习如何使用 Java 的 Phaser API 来实现 "模糊 "障碍，并通过重温迭代平均示例来学习 "点对点 "同步作为常规障碍的优化。最后，我们还将学习如何使用 Java API 表达流水线并行性和数据流模型。

涵盖的内容

7个视频7篇阅读材料1个作业1个编程作业

7个视频总计38分钟

4.1 带有 Java 相位器的分相屏障5分钟
4.2 用相位器实现点对点同步5分钟
4.3 使用相位器的一维迭代平均法4分钟
4.4 管道并行5分钟
4.5 数据流并行5分钟
Phaser 示例6分钟
管道与数据流并行7分钟

7篇阅读材料总计70分钟

4.1 讲座摘要10分钟
4.2 讲座摘要10分钟
4.3 讲座摘要10分钟
4.4 讲座总结10分钟
4.5 讲座总结10分钟
迷你项目 4：使用相位器优化数据并行应用程序10分钟
离职调查10分钟

1个作业总计30分钟

第 4 单元测验30分钟

1个编程作业总计180分钟

提交迷你项目 4180分钟

接下来的两个视频将展示学习 Java 中并发编程和分布式编程的重要性。Vivek Sarkar 教授将与 Two Sigma 的业内专业人士讨论如何在实际工作中运用我们另外两门课程的主题。

涵盖的内容

2个视频1篇阅读材料

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位教师

授课教师评分

(131个评价)

Vivek Sarkar

Rice University

3 门课程68,043 名学生

提供方

Rice University

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Rice University
使用 Java 进行分布式编程
课程
类别：提供的学分
Rice University
Java 中的并发编程
课程
类别：提供的学分

人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.

自 2018开始学习的学生

''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'

Jennifer J.

自 2020开始学习的学生

''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'

Larry W.

自 2021开始学习的学生

''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'

Chaitanya A.

''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

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4 stars
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已于 Jul 19, 2020审阅

I have never known these things existed and changed my perspective how to take advantage of multiple processor. I have used numpy in python but now I know how these are fast.

已于 Dec 26, 2017审阅

Very relevant concepts, explained beautifully by a very experienced professor. The assignments were good, but they could involve more programming for more practice!

已于 Jan 27, 2018审阅

Instructor is awesome. However instead of sharing ready libraries for parallelism (like forall loop) in section 3, native codes should be used for forall loops etc.

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