客服咨询
意见反馈
课程概述
《并行编程原理与实践》课程浓缩了计算机系统结构与并行编程的众多知识，涵盖多线程编程（Pthread）、OpenMP、MPI、CUDA等多种并行编程技术，让您用最短的时间了解最广阔的并行编程相关概念、原理、方法和工具。课程参考了CMU、UC Berkeley等国内外名校的相关课程和优秀书籍，含英咀华，溯本求源，探索系统结构与并行编程的本质。通过本课程的学习，您能够深入理解并行计算机系统和程序设计的原理，掌握共享内存、分布式、异构平台上的并行编程和优化技术，了解计算机系统结构和并行编程技术的发展趋势。
课程目标
考核评价
详细介绍
《并行编程原理与实践》是一门理论性和实用性都很强的课程，主要讨论并行编程的基本概念，基本原理和基本方法。课程内容包括：并行计算机系统结构，并行程序设计的关键问题，以及常用的并行编程模型、语言和工具。通过本课程的学习可掌握有关并行编程的基础理论知识；通过实践掌握共享存储系统下多线程级并行编程、OpenMP编程、分布式存储系统下的MPI编程、CPU+GPU异构系统下的CUDA编程等技术；了解大数据处理相关并行编程技术，C++、Java、Python等高级语言中的并行编程技术，以及并行计算机系统结构和并行编程技术的发展趋势。课程中通过对国产处理器、超算系统的介绍，增强学生的民族自信心和自豪感，激励学生科技创新，助力科技强国。
课程内容包括：
第1章 并行编程原理
这部分主要介绍并行编程的基本原理，包括并行计算机系统的体系结构和性能评估，并行编程所涉及的任务划分、调度、数据分布、通信和同步等关键技术问题，并行编程的常用模型、语言和工具概况。
1.1 并行编程概述
1.2 并行计算机体系结构
1.3 并行编程的方法
1.4 并行编程的关键问题
第2章 共享存储系统并行编程
这部分主要介绍共享存储系统下的并行编程技术，包括线程级并行的基本概念，pthread多线程并行编程技术和OpenMP并行编程技术。
2.1 线程级并行编程
2.2 OpenMP编程
第3章 分布式存储系统并行编程
这部分主要介绍分布式存储系统下的并行编程技术，包括MPI标准和编程技术，云计算平台上大数据处理常用的编程框架，如MapReduce、Spark、Storm等。
3.1 MPI编程
3.2 大数据相关编程技术（暂未上线）
第4章 异构系统并行编程
这部分主要介绍异构系统下的并行编程技术，包括CPU与GPU/ FPGA/ ASIC/ DSP等加速芯片形成的异构多核系统结构，以及在机器学习等方面的应用，重点介绍CPU+GPU异构系统下的并行编程框架。
4.1 异构计算机系统结构
4.2 CUDA编程
4.3 OpenCL编程（暂未上线）
4.4 OpenACC编程（暂未上线）
第5章 高级程序设计语言与并行编程（暂未上线）
这部分从编程语言自身发展的层面，介绍主流编程语言中的并行编程语法元素、函数库和接口等。
5.1 C++并行编程
5.2 Java并行编程
5.3 Python并行编程
专题技术讲座
运营单位: 杭州沃土教育科技股份有限公司
