Dieser Kurs richtet sich an Wissenschaftler, Ingenieure, Studenten und Fachleute, die effiziente Lösungen für hochleistungsfähige und verteilte Rechensysteme entwickeln wollen. Der Schwerpunkt liegt auf der parallelen Programmierung unter Verwendung des Message Passing Interface (MPI), einem Standard für die skalierbare Kommunikation über mehrere Prozessoren. Die Teilnehmer sollten über grundlegende Programmiererfahrung in C oder C++ und Vertrautheit mit Linux verfügen. Vorkenntnisse in MPI sind nicht erforderlich. Dieser Kurs kann im Rahmen des Master of Science in Datenwissenschaft (MS-DS) der CU Boulder, der auf der Coursera-Plattform angeboten wird, angerechnet werden. Der MS-DS ist ein interdisziplinärer Abschluss, der Lehrkräfte aus den Fachbereichen Angewandte Mathematik, Informatik, Informationswissenschaften und anderen Bereichen der CU Boulder zusammenbringt. Da die Zulassung leistungsabhängig ist und es kein Bewerbungsverfahren gibt, ist der MS-DS ideal für Personen mit einem breiten Spektrum an grundständiger Ausbildung und/oder Berufserfahrung in Informatik, Informationswissenschaft, Mathematik und Statistik. Erfahren Sie mehr über das MS-DS-Programm unter https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.

Paralleles Rechnen mit MPI
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Paralleles Rechnen mit MPI
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Hochleistungsfähiges und paralleles Rechnen“


Dozenten: Shelley Knuth
Bei enthalten
13 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Entwurf und Implementierung paralleler Algorithmen mit MPI
Anwendung wichtiger Kommunikationsmuster, einschließlich Punkt-zu-Punkt-, kollektiver und nicht blockierender Kommunikation
Verbesserung der Leistung durch Load Balancer und Überlappung der Kommunikation mit der Datenverarbeitung
Arbeit mit benutzerdefinierten Kommunikatoren und abgeleiteten Datentypen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: File I/O
- Kategorie: Communication Systems
- Kategorie: C and C++
- Kategorie: Load Balancing
Wichtige Details

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Geprüft am 24. Feb. 2026
Short and straight forward to the key concept of parallel computing.

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