大学学历
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TECH 专科文凭将引导你的职业生涯走向最先进的计算研究”
在并行计算中，计算机科学家必须掌握不同代码的优化方法，以便最大限度地提高编程环境的性能。这项技能不仅需要了解如何衡量算法或程序的性能，还需要了解不同计算机系统如何进行通信和协调。
因此，这个专科文凭正是从奠定并行计算中面向消息的通信、流、组播和其他类型通信的基础开始的。然后，将介绍更复杂的并行算法分析和编程方法，最后对 基准测试 和并行性能方面需要考虑的不同问题进行全面回顾。
所有这些都采用方便的 100% 在线形式，不要求学生亲自上课或遵守固定的时间表。所有内容均可从虚拟教室下载，并可通过 平板电脑、电脑甚至智能手机进行学习。将专科文凭与最繁重的个人或职业责任相结合的决定性优势。
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这个课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中，还有来自领先公司和著名大学的公认专家。
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教学大纲
这个专科文凭分为 3 个知识模块，汇集了并行计算方面的所有最先进信息。这将为计算机科学家提供一流的参考资料，他们甚至可以在完成学业后参考这些资料。内容简明扼要，定义明确，既便于浏览内容，也便于研究课题本身。
由于采用了 Relearning 的教学方法，你无需花费大量时间学习，因为你将以自然的方式理解最重要的概念”
模块 1. 计算机系统中的通信和协调
1.1. 计算机系统中的通信和协调
1.1.1. 计算机系统中的通信和协调
1.1.2. 进程和线程
1.1.3. 虚拟化
1.1.4. 客户端和服务器
1.2. 并行计算中的通信
1.2.1. 并行计算
1.2.2. 分层协议
1.2.3. 并行计算中的通信类型划分
1.3. 远程程序调用
1.3.1. RPC（远程过程调用）如何工作
1.3.2. 参数传递
1.3.3. 异步 RPC
1.3.4. 远程程序。实例
1.4. 以信息为导向的通信
1.4.1. 以消息为导向的瞬时通信
1.4.2. 以信息为导向的持久性通信
1.4.3. 面向信息的通信。实例
1.5. 面向流动的交流
1.5.1. 支持连续媒体
1.5.2. 流量和服务质量
1.5.3. 流媒体同步化
1.5.4. 面向流动的交流。实例
1.6. 組播通信
1.6.1. 应用层面的组播
1.6.2. 基于道听途说的数据传播
1.6.3. 多播通信。实例
1.7. 其他类型的通信
1.7.1. 远程方法调用
1.7.2. 网络服务/SOA/REST
1.7.3. 事件通知
1.7.4. 移动代理
1.8. 名称服务
1.8.1. 计算机名称服务
1.8.2. 命名服务和域名系统
1.8.3. 目录服务
1.9. 同步化
1.9.1. 时钟同步化
1.9.2. 节点的逻辑时钟、相互排斥和全球定位
1.9.3. 算法的选择
1.10. 沟通。协调和协议
1.10.1. 协调和协议
1.10.2. 协调和协议。共识和问题
1.10.3. 沟通和协调。现代
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. 平行性能
3.1. 平行算法的性能
3.1.1. 阿姆达尔法则
3.1.2. 古斯塔夫森定律
3.1.3. 并行算法的性能指标和可扩展性
3.2. 并行算法的比较
3.2.1. 基准测试
3.2.2. 并行算法的数学分析
3.2.3. 并行算法的渐进分析
3.3. 硬件资源限制
3.3.1. 记忆
3.3.2. 处理
3.3.3. 工业电子通讯
3.3.4. 动态资源划分
3.4. 共享内存并行程序的性能
3.4.1. 最佳的任务划分
3.4.2. 线路亲和力
3.4.3. SIMD 并行化
3.4.4. 使用共享内存的并行程序实例
3.5. 通过消息传递实现并行程序的性能
3.5.1. 通过消息传递实现并行程序的性能
3.5.2. MPI 通信的优化
3.5.3. 亲和力控制和负载平衡
3.5.4. 并行输入/输出
3.5.5. 通过消息传递实现并行程序实例
3.6. 混合并行程序性能
3.6.1. 混合并行程序性能
3.6.2. 共享/分布式内存系统的混合编程
3.6.3. 混合并行程序。实例
3.7. 异构计算方案性能
3.7.1. 异构计算方案性能
3.7.2. 具有多个硬件加速器的系统的混合编程
3.7.3. 具有异构计算的方案。实例
3.8. 并行算法的性能分析
3.8.1. 并行算法的性能分析
3.8.2. 并行算法的性能分析。工具
3.8.3. 并行算法的性能分析。建议
3.9. 平行模式
3.9.1. 平行模式
3.9.2. 主要并行模式
3.9.3. 平行模式。比较
3.10. 高性能的并行程序
3.10.1. 过程
3.10.2. 高性能的并行程序
3.10.3. 高性能并行程序。真实世界的用途
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