Grundlagen der Multicore- und GPGPU-Programmierung

In der heutigen Computing-Landschaft ist die Nutzung der Leistung mehrerer Prozessoren für Hochleistungsanwendungen unerlässlich. Dieser Kurs bietet einen klaren, textbasierten Weg zur Beherrschung der grundlegenden Konzepte, die zum Schreiben effizienter Parallelprogramme erforderlich sind. Am Ende dieses Kurses werden Sie mit dem Wissen ausgestattet sein, um zu verstehen, wie Multicore-CPUs und General-Purpose Graphics Processing Units (GPGPUs) arbeiten und wie Sie Ihren Code strukturieren, um ihre parallelen Verarbeitungsfunktionen voll auszuschöpfen. Was Sie lernen werden: - Lernen Sie die grundlegenden Konzepte des Parallel Computing und seine Notwendigkeit in der modernen Softwareentwicklung. - Verstehen Sie Multicore-CPU-Architekturen, gängige parallele Programmiermodelle und Synchronisierungstechniken. - Erfassen Sie die Grundprinzipien von GPGPU-Architekturen, einschließlich SIMD / SIMT-Ausführung und Speicherhierarchien. - Wenden Sie Strategien zur Optimierung von Speicherzugriffsmustern und zur Verwaltung der Datenparallelität auf CPUs und GPUs an. - Analysieren Sie Leistungsengpässe im parallelen Code und erkunden Sie Methoden zur Verbesserung der Effizienz und Skalierbarkeit. - Erkunden Sie die Grundlagen des heterogenen Computings und wie moderne Programmierschnittstellen die CPU-GPU-Interaktion verwalten. Dieser Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten des Parallel Computing, geht dann auf die Multicore-CPU-Programmierung ein und erweitert sich dann auf GPGPU-Architekturen. Abschließend werden praktische Ansätze zur Performanceoptimierung und zum modernen heterogenen Computing vorgestellt. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger in der Programmierung, die verstehen möchten, wie moderne Hardware für parallele Berechnungen genutzt werden kann, ohne dass Vorkenntnisse in der parallelen Programmierung erforderlich sind. Beginnen Sie noch heute Ihre Reise ins High-Performance-Computing.