Efficient Programming

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Efficient Programming

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „High-Performance and Parallel Computing “

Dozenten: Shelley Knuth

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Stufe Mittel

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8 Stunden zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

Describe the computing and memory architecture of a supercomputing node or cloud computing instance
Utilize compiler and libraries to increase the performance of your program
Understand how to utilize vector operations of a modern microprocessor to maximize performance
Use OpenMP directives to improve vectorization of your programs

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Hardware Architecture
Kategorie: Microarchitecture
Kategorie: OS Process Management
Kategorie: Computing Platforms
Kategorie: Cloud Development
Kategorie: Memory Management
Kategorie: Computer Programming Tools

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „High-Performance and Parallel Computing “

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In diesem Kurs gibt es 5 Module

This course is targeted to scientists, engineers, scholars, or anyone seeking to solve problems efficiently in high-performance computing environments or in the cloud. Students completing this course will have a basic understanding of how to find bottlenecks in their programs as well as how to address those bottlenecks. The course will provide a high-level introduction to modern compute node architectures of high-performance and cloud computing instances.

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.

In this module, we cover an approach to analyze and optimize program performance, such as profiling, using optimized libraries, and compiler options for increasing efficiency.

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5 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe

5 VideosInsgesamt 39 Minuten

Course Overview3 Minuten
Profiling with gprof9 Minuten
Profiling For Python6 Minuten
Numerical Libraries12 Minuten
Compiler Options for Performance8 Minuten

3 LektürenInsgesamt 21 Minuten

Course Updates and Accessibility Support1 Minute
Earn Academic Credit for your Work!10 Minuten
Course Support10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 15 Minuten

Module Quiz15 Minuten

1 ProgrammieraufgabeInsgesamt 45 Minuten

Matrix Multiplication Profiling45 Minuten

In this module, we examine simple techniques that help with program performance. We are looking at scalar and loop optimization methods that can have a large impact on a program’s floating-point performance.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe

5 VideosInsgesamt 28 Minuten

Dependency Analysis6 Minuten
Scalar Optimization6 Minuten
Loop Optimizations - Part 15 Minuten
Loop Optimizations - Part 26 Minuten
Python Optimization with NumPy6 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 15 Minuten

Module Quiz15 Minuten

1 ProgrammieraufgabeInsgesamt 30 Minuten

Matrix Multiplication Optimizations: Loop Transformations and Parallelization30 Minuten

In this module, we introduce the basic architecture of modern computers focusing on how the architecture influences program performance. We are looking at processor level data parallelism and how optimized code for parallelism has a much increased floating-point performance.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe

Memory performance is generally the main performance bottleneck since the speed of the main memory has not kept up with the capabilities of processors to process floating-point numbers. We introduce how layers of fast memory, called cache memory, can speed up computations and provide an example of how to optimize algorithms for better memory performance.

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4 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe

This module will provide an introduction to parallel and high throughput computing. It will also demonstrate slurm job arrays, where there are mechanisms for working with many similar jobs quickly and easily. Finally, this module will look at running many jobs concurrently with GNU Parallel.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe

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Dozenten

Shelley Knuth

University of Colorado Boulder

3 Kurse24.141 Lernende

Thomas Hauser

University of Colorado Boulder

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von

University of Colorado Boulder

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Felipe M.

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Larry W.

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