课程介绍
适用对象:软件研发工程师
课程简介:理解OpenCL使用场景与规范特征 、掌握基于C99的OpenCL编程语言以相应API使用方法 、理解Hadoop分布计算框架的架构原理
课程大纲
1 C/C++11并行基础
1.1 并发的概念,在C++简单示例
1.2 C++多线程历史
1.3 C++11新标准对并发的支持与效率
1.4 平台相关的工具
1.5 管理线程:五种状态、启动、 等待完成、异常环境下的等待、后台运行、标识线程
1.6 线程安全
2 C/C++11并行操作
2.1 在线程间共享数据
2.2 同步并发操作
2.3 使用future等待一次性事件
2.4 C++内存模型和原子类型上操作
2.5 设计基于锁的并发数据结构
2.6 设计锁的并发数据结构
2.7 设计并发代码
2.8 高级线程管理
2.9 多线程应用的测试与调试
3 OpenMP的基础
3.1 OpenMP编程简介
3.2 体系结构: 共享内存多处理器与分布式内存
3.3 OpenMP编程基础
3.4 Fork-Join执行模式
3.5 OpenMP的功能
3.6 编译指导语句
3.7 运行时库函数
3.8 OpenMP应用程序构成
4 OpenMP的编程
4.1 使用Visual Studio编写OpenMP程序
4.2 OpenMP程序实例:写程序的步骤
4.3 OpenMP编程技术
4.4 OpenMP线程同步:互斥锁机制、临界区、原子操作
4.5 OpenMP运行时库函数的互斥锁支持
4.6 事件同步机制
5 OpenMP多线程应用程序性能分析
5.1 影响性能的主要因素
5.2 OpenMP程序性能分析
6 OpenCL异构并行编程
6.1 使用OpenCL的目的以及核心概念
6.2 OpenCL中的缓冲区对象
6.3 OpenCL划分数据的策略
6.4 使用OpenCL两种常规数据类型:标量数据类型与向量数据类型
6.5 使用OpenCL函数
6.6 开发直方图OpenCL程序
6.7 开发索贝尔边缘检测滤波器
6.8 使用OpenCL实现矩阵乘法
6.9 在OpenCL中实现稀疏矩阵向量乘法
6.10 使用OpenCL实现使用OpenCL实现基数排序双调排序
7 Hadoop分布计算框架的架构原理
7.1 Hadoop概述
7.2 Hadoop 2.X 生态系统
7.3 Hadoop项目的技术选型与架构设计
7.4 MapReduce应用场景
7.5 MapReduce 编程模型
7.6 03MapReduce 的基本架构
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