3.0
estrellas
60 calificaciones

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Parte del título de grado Master of Science in Data Science

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Introduction to High-Performance and Parallel Computing

Universidad de Colorado en Boulder

Acerca de este Curso

17.540 vistas recientes

This course introduces the fundamentals of high-performance and parallel computing. It is targeted to scientists, engineers, scholars, really everyone seeking to develop the software skills necessary for work in parallel software environments. These skills include big-data analysis, machine learning, parallel programming, and optimization. We will cover the basics of Linux environments and bash scripting all the way to high throughput computing and parallelizing code.
After completing this course, you will familiar with:

*The components of a high-performance distributed computing system
*Types of parallel programming models and the situations in which they might be used
*High-throughput computing
*Shared memory parallelism
*Distributed memory parallelism
*Navigating a typical Linux-based HPC environment
*Assessing and analyzing application scalability including weak and strong scaling
*Quantifying the processing, data, and cost requirements for a computational project or workflow

This course can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Science in Data Science (MS-DS) degree offered on the Coursera platform. The MS-DS is an interdisciplinary degree that brings together faculty from CU Boulder’s departments of Applied Mathematics, Computer Science, Information Science, and others. With performance-based admissions and no application process, the MS-DS is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience in computer science, information science, mathematics, and statistics. Learn more about the MS-DS program at https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.

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Nivel principiante

Aprox. 18 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

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Instructores

Calificación del instructor

4,03/5 (30 calificaciones)

Shelley Knuth

Associate Director of User Services

Research Computing, University of Colorado Boulder

6539 alumnos

1 curso

Thomas Hauser

Director of Research Computing

Research Computing

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1 curso

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Universidad de Colorado en Boulder

CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies.

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Este curso es parte del Master of Science in Data Science completamente en línea de Universidad de Colorado en Boulder. Si te aceptan en el programa completo, tus cursos cuentan para tu título de grado.

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

4 horas para completar

High-Performance Computing (HPC) for Non-Computer Scientists

Get to know the basics of an HPC system. Users will learn how to work with common high performance computing systems they may encounter in future efforts. This includes navigating filesystems, working with a typical HPC operating system (Linux), and some of the basic concepts of HPC. We will also provide users some key information that is specific to the logistics of this course.

4 horas para completar

9 videos (Total 47 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios

Semana

Semana 2

2 horas para completar

Nuts and Bolts of HPC

During this week we will actually begin to use HPC infrastructure. Some concepts we will learn are - how to load software appropriately onto an HPC system, what the different types of nodes a user can expect to encounter on a system, and how to submit a job to conduct work, such as perform calculations.

2 horas para completar

6 videos (Total 29 minutos)

Semana

Semana 3

4 horas para completar

Basic Parallelism

In this module, we will introduce users to the nuances of memory on a high performance computing system. We will also cover some ways to conduct work on a system most efficiently. We will also introduce some beginning components of parallel programming.

4 horas para completar

6 videos (Total 29 minutos)

Semana

Semana 4

7 horas para completar

Evaluating Parallel Program Performance

In this module, we will continue to review topics related to using a high performance computing system most efficiently, including scaling your workflow measuring how efficient your work on a system is, and how to utilize as much of the computing resource as possible.

7 horas para completar

4 videos (Total 19 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios

Reseñas

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30 reseña

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17,74 %
4 stars
25,80 %
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Principales reseñas sobre INTRODUCTION TO HIGH-PERFORMANCE AND PARALLEL COMPUTING

por JY15 de ago. de 2022

The content is a good start for those who had little programing experience. The assignments drove me creazy. Exploring the discussion forum to see hints for assignments will save you a lot of time.

por OR8 de jun. de 2021

A very good and interesting HPC introduction course!

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Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si compro el Certificado?
Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.

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