推介会

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因此,这个专科文凭将首先概述并行计算中的并行性,然后介绍并行算法的实际编程,最后深入分析不同类型的并行架构。 

教学团队在起草该学位的所有内容时都特别谨慎,不仅特别强调最先进的理论,还特别强调自己的专业经验。因此,教师自己的贡献丰富了教学大纲,使并行计算的所有内容都能适应当今就业市场的现实。 

值得注意的是,该学位采用 100% 在线的形式,这使其成为希望深入研究该学科而又不必牺牲个人和职业责任的计算机科学家的首选。教学大纲可从任何有网络连接的设备上下载,无需面授课程和固定时间表。 

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这个课程的设计侧重于基于问题的学习,通过这种方式,专业人员必须尝试解决他们在整个学术课程中所面临的不同专业实践情况。为此,他们将得到一个由公认的专家创建的创新互动视频系统的帮助。

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教学大纲

这个专科文凭的结构和内容旨在尽可能方便计算机科学家的学习工作。因此,TECH 在整个学科中采用了 Relearning 的教学方法,这意味着大大节省了该课程必须投入的学时。这也是将更多时间用于学生更感兴趣的并行架构或算法编程特定领域的一大优势。 

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模块 1. 平行和分布式计算中的并行性

1.1. 并行处理: 

1.1.1. 并行处理: 
1.1.2. 计算中的并行处理。目的 
1.1.3. 平行处理。分析 

1.2. 平行系统 

1.2.1. 并行系统 
1.2.2. 平行性的层次 
1.2.3. 并行系统的构成 

1.3. 处理器架构 

1.3.1. 过程的复杂性 
1.3.2. 处理器架构。操作模式 
1.3.3. 处理器架构。内存组织 

1.4. 并行处理中的网络 

1.4.1. 操作模式 
1.4.2. 控制策略 
1.4.3. 开关技术 
1.4.4. 拓扑结构 

1.5. 并行架构 

1.5.1. 算法 
1.5.2. 联轴器 
1.5.3. 沟通 

1.6. 并行计算性能 

1.6.1. 性能演变 
1.6.2. 绩效措施 
1.6.3. 并行计算机案例研究 

1.7. 弗林分类法 

1.7.1. MIMD:共享内存 
1.7.2. MIMD:分布式内存 
1.7.3. MIMD:混合系统 
1.7.4. 数据流 

1.8. 平行主义的形式。TLP(线程级并行制) 

1.8.1. 平行主义的形式。TLP(线程级并行制) 
1.8.2. 粗大的颗粒 
1.8.3. 细纹 
1.8.4. SMT 

1.9. 平行主义的形式。DLP(数据级并行制) 

1.9.1. 平行主义的形式。DLP(数据级并行制) 
1.9.2. 短程矢量处理 
1.9.3. 矢量处理器 

1.10. 平行主义的形式。ILP(指令级并行化) 

1.10.1. 平行主义的形式。ILP(指令级并行化) 
1.10.2. 分段处理器 
1.10.3. 超标量处理器 
1.10.4. 超长指令字处理器(VLIW) 

模块 2. 并行算法的分析和编程 

2.1. 并行算法 

2.1.1. 问题分解 
2.1.2. 数据的依赖性 
2.1.3. 隐式和显式并行 

2.2. 并行编程范例 

2.2.1. 共享内存并行编程 
2.2.2. 使用分布式内存的并行编程 
2.2.3. 混合并行编程 
2.2.4. 异构计算--CPU+GPU 
2.2.5. 量子计算具有隐含并行性的新编程模型

2.3. 共享内存并行编程 

2.3.1. 共享内存的并行编程模型 
2.3.2. 共享内存的并行算法 
2.3.3. 共享内存并行编程库 

2.4. 开放式编程 

2.4.1. 开放式编程 
2.4.2. 用 OpenMP 运行和调试程序 
2.4.3. 在 OpenMP 中使用共享内存的并行算法 

2.5. 平行消息传递编程 

2.5.1. 消息传递原语 
2.5.2. 通信操作和集体计算 
2.5.3. 平行消息传递算法 
2.5.4. 消息传递并行编程库 

2.6. Message Passing Interface (MPI) 

2.6.1. Message Passing Interface (MPI) 
2.6.2. MPI 程序的执行和调试 
2.6.3. 用 MPI 进行并行消息传递的算法 

2.7. 混合并行编程 

2.7.1. 混合并行编程 
2.7.2. 混合并行程序的执行和调试 
2.7.3. 混合 MPI-OpenMP 并行算法 

2.8. 异构计算的并行编程 

2.8.1. 异构计算的并行编程 
2.8.2. CPU vs. GPU 
2.8.3. 异构计算的并行算法 

2.9. OpenCL 和 CUDA 

2.9.1. OpenCL VS. CUDA 
2.9.2. 用异构计算运行和调试并行程序 
2.9.3. 异构计算的并行算法 

2.10. 平行算法的设计 

2.10.1. 平行算法的设计 
2.10.2. 问题和背景 
2.10.3. 自动并行化VS。手动平行化 
2.10.4. 分割问题 
2.10.5. 计算机中的通信 

模块 3. 并行架构 

3.1. 并行架构 

3.1.1. 平行系统。分类 
3.1.2. 平行性的来源 
3.1.3. 平行性和处理器 

3.2. 并行系统的性能 

3.2.1. 绩效衡量标准和措施 
3.2.2. 加速 
3.2.3. 并行系统的颗粒度 

3.3. 矢量处理器 

3.3.1. 基这个矢量处理器 
3.3.2. 交错式存储器 
3.3.3. 矢量处理器性能 

3.4. 矩阵处理器 

3.4.1. 基这个组织 
3.4.2. 矩阵处理器中的编程 
3.4.3. 矩阵处理器中的编程。实际例子 

3.5. 实例 

3.5.1. 实例 
3.5.2. 拓扑结构、流量控制和路由 
3.5.3. 互联网络。根据拓扑结构进行分类 

3.6. 多处理器 

3.6.1. 多处理器互连网络 
3.6.2. 内存和缓存的一致性 
3.6.3. 轮询协议 

3.7. 同步化 

3.7.1. 锁(相互排斥)
3.7.2. P2P 同步事件 
3.7.3. 全球同步事件 

3.8. 多功能计算机 

3.8.1. 多机互连网络 
3.8.2. 交换层 
3.8.3. 路由层 

3.9. 高级架构 

3.9.1. 数据流机器 
3.9.2. 其他架构 

3.10. 并行和分布式编程 

3.10.1. 并行编程语言 
3.10.2. 平行编程工具 
3.10.3. 设计模式 
3.10.4. 平行和分布式编程语言的并发性

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