Сколько стоит курс «Параллельное программирование»?

Курс «Параллельное программирование» доступен бесплатно.

Сколько времени занимает прохождение курса «Параллельное программирование»?

Прохождение курса «Параллельное программирование» занимает примерно 1 часов.

Какой рейтинг у курса «Параллельное программирование»?

Курс имеет рейтинг 0.0 из 5 на основе 0 отзывов. На курсе обучается 57 учеников.

Где можно пройти курс «Параллельное программирование»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/232007.

Курс на Stepik

Обложка курса «Параллельное программирование» на Stepik

Бесплатно

Параллельное программирование ★ 0.000

Name: Параллельное программирование
Availability: InStock
Rating: 0 (0 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс по параллельному программированию охватывает использование библиотек CUDA, OpenMP и MPI, обучая студентов разрабатывать эффективные многопоточные и распределенные программы для высокопроизводительных вычислений. Участники изучат основы параллелизма, оптимизации производительности и практические аспекты реализации алгоритмов на графических процессорах и многоядерных системах.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	57
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	45
Количество квизов	100
Количество задач с кодом	15
Время прохождения курса	1 ч.	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	1.5 года назад	—	—	—	—
Последнее обновление	13 июля 2026	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Параллельное программирование»

12 разделов Уроки в курсе «Параллельное программирование»

45 уроков Тесты в курсе «Параллельное программирование»

100 тестов Задачи в курсе «Параллельное программирование»

15 задач Время прохождения курса «Параллельное программирование»

1 ч.

обн. 13 июля 2026

Параллельное программирование с использованием технологии MPI

7 уроков

1. Основные понятия ↗

2. Общие процедуры MPI ↗

3. Передача/прием сообщений между отдельными процессами ↗

4. Коллективные взаимодействия процессов ↗

5. Группы и коммуникаторы ↗

6. Виртуальные топологии ↗

7. Пересылка разнотипных данных ↗

Параллельное программирование с использованием технологии OpenMP

8 уроков

1. Основные понятия ↗

2. Параллельные и последовательные области ↗

3. Модель данных ↗

4. Распределение работы ↗

5. Синхронизация ↗

6. Дополнительные переменные среды и функции ↗

7. Использование OpenMP ↗

8. Примеры программ ↗

Введение в основы MPI на python

7 уроков

1. Итерационный метод решения СЛАУ ↗

2. Основы MPI – простейшая тестовая программа ↗

3. Параллельная реализация умножения матрицы на вектор ↗

4. Обобщение программы на случай несогласованного числа данных ↗

5. Операции коллективного взаимодействия ↗

6. Параллельная реализация скалярного произведения векторов ↗

7. Умножение транспонированной матрицы на вектор ↗

Параллельная реализация метода для решения СЛАУ

3 урока

1. Последовательная реализация метода сопряжённых градиентов ↗

2. Параллельная реализация метода сопряжённых градиентов упрощённая ↗

3. Замечание о версии алгоритма решения СЛАУ с регуляризацией ↗

Эффективность и масштабируемость параллельных программ

3 урока

1. Закон Амдала ↗

2. Оценки предельно возможного ускорения параллельных алгоритмов ↗

3. Проблемы оценки эффективности и масштабируемости ↗

Операции с группами процессов и коммуникаторами

3 урока

1. Параллельный алгоритм умножения матрицы на вектор ↗

2. Программа для алгоритма умножения матрицы на вектор ↗

3. Новая параллельная версия программы, реализующей решение СЛАУ ↗

Виртуальные топологии

3 урока

1. Декартовы топологии ↗

2. Знакомство с функциями взаимодействия между процессами ↗

3. Применение декартовой топологии типа двумерного тора ↗

Подходы к распараллеливанию алгоритмов решения задач

4 урока

1. Последовательный алгоритм решения ↗

2. Параллельный алгоритм решения ↗

3. Другой вариант параллельного алгоритма решения ↗

4. Сравнение эффективности реализованных алгоритмов ↗

Асинхронные операции

1 урок

1. Асинхронные операции ↗

Отложенные запросы на взаимодействие

2 урока

1. Применение асинхронных операций и отложенные запросы ↗

2. Модификация примеров ↗

Технологии гибридного параллельного программирования

2 урока

1. Технические особенности ↗

2. Пример функций, использующей технологию OpenMP, CUDA ↗

Причины плохой масштабируемости параллельных программ

2 урока

1. Основные причины ↗

2. Общие рекомендации по написанию параллельных программ ↗