Steigern Sie Ihre berufliche Karriere mit den Kenntnissen und Werkzeugen, die Ihnen dieser Universitätskurs vermittelt”

Die Entwicklung neuer Software-Parallelisierungsalgorithmen erfordert Informatiker, die in ihren Analyse- und Programmiertechniken gut qualifiziert und hoch spezialisiert sind. Auch die Anpassung bestehender Algorithmen an die neuen Möglichkeiten unterschiedlicher Hardware ist ein Gebiet, auf dem es viel zu tun gibt. 

Zu den Grundkenntnissen, über die Informatiker verfügen müssen, um sich auf diesem Gebiet spezialisieren zu können, gehören umfassende Kenntnisse über parallele Programmierparadigmen, die wichtigsten parallelen Algorithmen und die derzeit am häufigsten verwendeten Werkzeuge zu ihrer Programmierung. 

Dieser Universitätskurs behandelt alle diese Themen und erweitert sie um Themen wie OpenMP, MPI, parallele Programmierung mit gemeinsamem Speicher oder OpenCL und CUDA, die für jeden Informatiker, der sich auf parallele Datenverarbeitung spezialisieren möchte, von großem Nutzen sind. 

Das Online-Format des Programms hilft auch, es mit anderen Aktivitäten oder persönlichen Verpflichtungen zu kombinieren. Es gibt keine Präsenzveranstaltungen oder festen Stundenpläne, und das gesamte Kursmaterial steht vom ersten Tag an zum Download zur Verfügung. Die Studenten können das Kurspensum ihrem eigenen Lerntempo anpassen. 

Bei TECH müssen Sie nicht an Kursen teilnehmen oder sich an einen festen Stundenplan halten. Sie entscheiden selbst, wann Sie welches Thema studieren möchten” 

Dieser Universitätskurs in Analyse und Programmierung von Parallelen Algorithmen enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für parallele und verteilte Datenverarbeitung vorgestellt werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen 
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann 
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden 
• Theoretischer Unterricht, Fragen an den Experten und individuelle Reflexionsarbeit 
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss 

Nutzen Sie die Vorteile der weltweit größten akademischen Online-Einrichtung TECH, die Ihnen die innovativsten didaktischen und technologischen Ressourcen zur Verfügung stellt” 

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Weiterbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Unternehmen und renommierten Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden den Fachkräften ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Studiengangs konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkräfte versuchen müssen, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die im Laufe der Fortbildung auftreten. Zu diesem Zweck werden sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Entdecken Sie die interessantesten Geheimnisse und Vorteile der parallelen Programmierung und setzen Sie sie in Ihrer täglichen Arbeit ein, um sich von der Masse abzuheben"

Erhalten Sie Zugang zu den fortschrittlichsten Entwürfen paralleler Algorithmen mit umfassenden Kenntnissen über OpenCL, CUDA und OpenMP"

Die Integration von Relearning in diesen Studiengang garantiert den Studenten ein progressives und natürliches Erlernen der wichtigsten Begriffe und Konzepte im Zusammenhang mit der Programmierung paralleler Algorithmen. Das umfangreiche didaktische Material, zu dem auch reale Beispiele gehören, die vom Dozententeam selbst zur Verfügung gestellt werden, bildet ein erstklassiges akademisches Programm, das präzise, umfassend und an die aktuelle Informatikrealität angepasst ist. 

Die ausführlichen Videos, die Videozusammenfassungen und das andere audiovisuelle Material werden Ihnen dabei helfen, die Arbeitsbelastung des gesamten Lehrplans zu reduzieren"

Modul 1. Analyse und Programmierung von parallelen Algorithmen

1.1. Parallele Algorithmen

1.1.1. Problem-Zerlegung
1.1.2. Daten-Abhängigkeiten
1.1.3. Implizite und explizite Parallelität

1.2. Parallele Programmierparadigmen

1.2.1. Parallele Programmierung mit gemeinsamem Speicher
1.2.2. Parallele Programmierung mit verteiltem Speicher
1.2.3. Hybride Parallelprogrammierung
1.2.4. Heterogene Datenverarbeitung- CPU + GPU
1.2.5. Quantencomputing. Neue Programmiermodelle mit impliziter Parallelität

1.3. Parallele Programmierung mit gemeinsamem Speicher

1.3.1. Parallele Programmiermodelle mit gemeinsamem Speicher (Shared-Memory)
1.3.2. Parallele Shared-Memory-Algorithmen
1.3.3. Parallele Shared-Memory-Programmierbibliotheken

1.4. OpenMP

1.1.1. OpenMP
1.1.2. Ausführen und Debuggen von Programmen mit OpenMP
1.1.3. Parallele Algorithmen mit gemeinsamem Speicher in OpenMP

1.5. Parallele Message Passing-Programmierung

1.5.1. Primitive Message Passing
1.5.2. Kommunikation und kollektive Datenverarbeitung
1.5.3. Parallele Algorithmen zum Message Passing
1.5.4. Bibliotheken für die parallele Programmierung mit Message Passing

1.6. Message Passing Interface (MPI)

1.6.1. Message Passing Interface (MPI)
1.6.2. Ausführen und Debuggen von Programmen mit MPI
1.6.3. Parallele Algorithmen zum Message Passing mit MPI

1.7. Hybride Parallelprogrammierung

1.7.1. Hybride Parallelprogrammierung
1.7.2. Ausführen und Debuggen von hybriden Programmen
1.7.3. Hybride parallele MPI-OpenMP-Algorithmen

1.8. Parallele Programmierung mit heterogener Datenverarbeitung

1.8.1. Parallele Programmierung mit heterogener Datenverarbeitung
1.8.2. CPU vs. GPU
1.8.3. Parallele Algorithmen mit heterogener Datenverarbeitung

1.9. OpenCL und CUDA

1.9.1. OpenCL vs. CUDA
1.9.2. Ausführung und Fehlersuche bei parallelen Programmen mit heterogener Datenverarbeitung
1.9.3. Parallele Algorithmen mit heterogener Datenverarbeitung

1.10. Entwurf von parallelen Algorithmen

1.10.1. Entwurf von parallelen Algorithmen
1.10.2. Problem und Kontext
1.10.3. Automatische Parallelisierung vs. Manuelle Parallelisierung
1.10.4. Partitionierung des Problems
1.10.5. Kommunikation in der Datenverarbeitung

Zu jedem der angebotenen Themen finden Sie ergänzende Lektüre und praktische Übungen”