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.
Efficient Programming
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Efficient Programming
Ce cours fait partie de Spécialisation High-Performance and Parallel Computing
Instructeurs : Shelley Knuth
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
7 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Hardware Architecture
- Catégorie : Cloud Development
- Catégorie : Computer Science
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
août 2025
Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 5 modules dans ce cours
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.
Inclus
5 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation
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.
Inclus
5 vidéos1 devoir1 devoir de programmation
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.
Inclus
4 vidéos1 devoir1 devoir de programmation
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.
Inclus
4 vidéos1 devoir1 devoir de programmation
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.
Inclus
4 vidéos1 devoir1 devoir de programmation
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Statut : Essai gratuitÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne
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