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지역별 지사에 문의

image for course Parallel Computing Onramp

Parallel Computing Onramp

여러 CPU 코어를 사용해 for 루프를 병렬로 실행하고 정보를 효율적으로 처리하는 코드를 작성하여 MATLAB® 코드 속도를 높이는 방법을 알아볼 수 있습니다.

교육과정 모듈

Introduction

Familiarize yourself with parallel computing and the course.

강의 내용:
  • Course Overview
  • Learning Outcomes and Prerequisites
  • Useful Terminology

Measuring and Improving Performance with Parallel Computing

Run your first parallel simulation and measure the performance improvement.

강의 내용:
  • Convert Serial Code to Parallel Code
  • Parallel Performance
  • Performance Expectations

Parallel Pools

Learn how to create and modify parallel pools in MATLAB ®.

강의 내용:
  • Parallel Pools and MATLAB Workers
  • Open and Close Parallel Pools

Foundations of Parallel for-Loops

Learn the basics of writing parfor-loops.

강의 내용:
  • Understanding the Rules of parfor
  • Parallel Execution Order
  • Non-Parallelizable Code

The Anatomy of parfor-Loops

Explore how MATLAB parses the contents of a parfor-loop.

강의 내용:
  • Types of Variables in parfor-Loops
  • Loop Index Variables
  • Perform Reduction Operations
  • Sliced and Broadcast Variables
  • Limit the Size of Broadcast Variables
  • Improve Efficiency with Sliced and Temporary Variables

Nested Loops

Learn how to parallelize nested for-loops and analyze performance differences.

강의 내용:
  • Compare Speedups in Nested for-Loops
  • Nested Loops with Shared Memory

Conclusion

Learn next steps, and give feedback on the course.

강의 내용:
  • Summary
  • Additional Resources
  • Course Survey

형식:자기 주도형

언어:한국어

언어

  • 자동화된 피드백이 제공되는 실습 연습문제
  • 웹 브라우저를 통해 MATLAB 이용
  • 공유 가능한 진도 보고서 및 교육과정 수료증

효율성과 성능을 높이는 MATLAB 코딩 방식

MATLAB의 코딩 모범 사례를 사용하여 코드의 효율성을 최적화할 수 있습니다.

프로그래밍 구문

if-else, switch-case, for, while과 같은 프로그래밍 구문을 살펴볼 수 있습니다.

MATLAB Onramp

MATLAB의 기본 사항을 빠르게 학습할 수 있습니다.

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