Grundlagen der Parallelen Programmierung mit OpenMP und MPI

Mit zunehmenden Datenmengen und Rechenanforderungen reicht die herkömmliche Single-Thread-Programmierung nicht mehr aus, um komplexe Probleme effizient zu lösen.Dieser Kurs führt Sie in die Grundprinzipien des Parallel Computing ein und zeigt Ihnen, wie Sie Workloads auf mehrere Prozessoren und Maschinen verteilen können. Durch das Studium unserer strukturierten schriftlichen Erklärungen und die Analyse klarer Codebeispiele lernen Sie, von sequentiellem Code zu leistungsstarken parallelen Anwendungen überzugehen. Sie erhalten eine solide Grundlage sowohl in der Programmierung mit gemeinsamem Speicher mit OpenMP als auch in verteilten Speichersystemen mit MPI und bereiten Sie auf das Schreiben von optimiertem Code für moderne Mehrkernarchitekturen vor. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Konzepte, Terminologie und Hardwarearchitekturen für das parallele Computing. - Implementieren Sie die Parallelisierung von gemeinsam genutztem Speicher mithilfe von OpenMP-Direktiven und Work-Sharing-Konstrukten. - Entwerfen Sie Nachrichtenübermittlungsanwendungen mit MPI für verteilte Speichersysteme. - Kombinieren Sie OpenMP und MPI, um hybride parallele Programme für moderne Multicore-Cluster zu erstellen. - Debuggen und Profilieren von parallelem Code, um Wettbewerbsbedingungen, Deadlocks und Leistungsengpässe zu identifizieren. - Wenden Sie Best Practices für Datenpartitionierung und Lastausgleich an, um die Ausführungsgeschwindigkeit zu optimieren. Unser Lehrplan beginnt mit grundlegenden Definitionen und theoretischen Modellen, bevor Sie Schritt für Schritt textbasierte Anleitungen zum Schreiben, Kompilieren und Ausführen von parallelem Code erhalten.Sie werden praktische Muster für Thread-Management, Nachrichtenübergabe und Prozesssynchronisierung erkunden. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, Softwareentwickler und Studenten, die in die Welt des Hochleistungsrechnens einsteigen möchten.Es ist keine vorherige Erfahrung mit paralleler Programmierung erforderlich, obwohl ein grundlegendes Verständnis der C- oder C ++ -Programmierung Ihnen helfen wird, das Beste aus dem Material herauszuholen. Beginnen Sie Ihre Reise ins Hochleistungsrechnen und lernen Sie noch heute, schnelleren, skalierbaren Code zu schreiben.