Основы параллельного программирования с CUDA, OpenMP и MPI

По мере роста объемов данных и вычислительных требований стандартного последовательного программирования уже недостаточно для максимального использования современного оборудования. Понимание того, как использовать многоядерные процессоры и графические карты, имеет важное значение для создания высокопроизводительных приложений. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные понятия параллельных вычислений, перейти от написания однопоточных программ к разработке оптимизированных многопоточного и распределенных систем. Вы узнаете, как эффективно разделять задачи и использовать мощность как ЦП, так и ГП. Что вы узнаете: - Понять основные принципы параллельных архитектур, общей памяти и распределенных систем памяти. - Написать многопоточное CPU приложений с использованием OpenMP директив компилятора для быстрой параллелизации. - Разработка программ с распределенной памятью с помощью MPI для обеспечения связи между несколькими вычислительными узлами. - Программирование графических процессоров с CUDA для ускорения алгоритмов, требующих больших объемов данных. - Анализ и оптимизация параллельного кода для выявления узких мест и максимального использования оборудования. - Применять современные правила исполнения C++ и концепции гибридного программирования для более чистого, устойчивого к изменениям кода. Курс начинается с основных терминов и теоретических основ параллельных архитектур. Затем вы пройдете структурированные, текстовые модули, охватывающие OpenMP, MPI и CUDA, поддерживаемые концептуальными объяснениями и ясными, пошаговыми проходами по коду. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, студентов и энтузиастов технологий, которые только начинают изучать параллельное программирование. Рекомендуется базовое понимание программирования на C или C++, но предыдущий опыт работы с высокопроизводительными вычислениями не требуется. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть весь потенциал обработки современного оборудования.