高パフォーマンスのための LAFF-On プログラミング

説明

私のコードは速いですか? もっと速くできるでしょうか？科学コンピューティング、機械学習、データサイエンスは、大量の計算を必要とする問題を解決することを目的としています。適切なアルゴリズムを選択し、さまざまなレベルで並列処理を抽出し、データ移動のコストを償却することは、スケーラブルな高速化と高いパフォーマンスを達成するために不可欠です。このコースでは、行列と行列の乗算の単純だが重要な例を使用して、最新の CPU で高性能を達成するための基本的なテクニックを説明します。慎重に設計され、足場が組まれた一連の演習により、学習者は単純な実装から、命令レベルの並列処理を効果的に利用する実装に導き、最終的には高性能のマルチスレッド実装に到達します。その過程で、データの移動に細心の注意を払うことが効率的なコンピューティングの鍵であることがわかりました。このコースの前提条件は、行列計算の基本的な理解 (edX の線形代数: 基礎からフロンティアまでの第 1 週から第 5 週にほぼ相当) とプログラミングに慣れていることです。実践的な演習は、C プログラミング言語の骨格コードから始まり、徐々に変更されるため、C に関する豊富な経験は必要ありません。 Linux を実行する Intel Haswell や AMD Ryzen (またはそれ以降) などの比較的新しい x86 プロセッサへのアクセスが必要です。 MATLAB オンラインライセンスは、コース期間中、参加者に無料で提供されます。スピードへのニーズを満たすために私たちに加わってください!