英特尔® Parallel Computing Centers

致力于优化开源应用程序的大学、研究所和实验室。

教学

英特尔与全球重要学术性大学和合作伙伴通力协作,实现代码现代化,并提供针对英特尔® 至强融核™ 处理器家族、Lustre* 和 3D XPoint™ 内存的学习材料,供公众获取。 开发这些材料用以对高性能计算 (HPC) 社区就软件现代化开展教育,现代化的软件可在下一代英特尔® 架构上最优运行。


英特尔® Parallel Computing Center

导师:Allen D. Malony

这个中心正在开发一门并行计算课程,重点讲授相关架构、硬件和软件系统、语言、编程范例、算法和理论模型。


并行计算机架构和编程

导师:Kayvon Fatahalian

本课程深度讲授在设计现代并行计算系统时涉及的基本原理和工程利弊,以及有效地使用这些系统所必需的并行编程技术。


高性能计算集群简介

导师:Steve Jones

本课程讨论构成高性能计算集群的基本要素。 学习如何利用此类系统来解决各种各样应用(如计算性流体动力学、图像处理、机器学习和分析学)中的大规模问题。


高性能计算讲座

导师:Tarek El-Ghazawi

此面向工程和高性能计算的教学集中于优化、生产效率、位置开拓、分区全局地址空间 (PGAS) 编程模型和应用。


并行计算机架构

导师:Thomas Wenisch

深入讨论设计和设备编程的基础。 探讨并行架构的进展,学习有关近期的处理器以及影响未来并行处理器的设计的应用方面的知识。


并行计算

导师:Jacob Nelson 和 Luis Ceze

学习如何设计及实施在并行计算机上运行的程序。 介绍各种并行编程模型及并行性风格,同时深入讲授特定的相关语言和框架,包括为大数据分析设计的语言和框架。


并行计算简介

导师:Alvin R. Lebeck

介绍并行性的类型、编程模型、环境、并行硬件、并行内存系统、应用程序缩放以及来自近年并行计算出版物的论题。


并行编程简介

导师:Laxmikant Kale

综述处理器功能、牺牲复杂性换取速度、编程测定、工具和高速缓存。 学习在节点上的共享内存编程、多节点编程、混合型编程及新的编程模型。


并行计算应用程序

导师:David Bindel

学习有关现代计算机的大规模科学问题,如何测定新的和现有的模拟代码的性能,如何加快运行速度,以及充分利用多核处理器、矢量单元和显卡协处理器之类的特性。


高性能计算课程

导师:Edmond Chow

这是一门高性能计算的课程,重点是科学计算。 课程内容涵盖计算机架构和网络,并行算法,性能建模,并行应用,分布式内存,多线程,以及协处理器和加速器编程。


数据科学实验室

导师:Constantine Caramanis 和 Alex Dimakis

数据分析和数据科学正在使工程、医疗保健和科学发现转型。 本课程将讨论如何使用数据来构建预测和推理的模型,重点在工程应用、信号预测和建模。


并行图形和模拟

导师:Bedrich Benes

学习如何通过在英特尔® 至强® 处理器中的实现以及通过使用面向 OpenMP* 和编程的优化,加速在 C 和 C++ 中的 2-D 和 3-D 图形与模拟编程。

计算机图形编程

导师:Bedrich Benes

本课程解释顶点缓冲对象、shaders 编程等。 它解释为构建用于大场景互动显示器的实时应用程序的完全面向对象的途径。 学习在 C/C++ 中使用 OpenGL* 和 GLSL 的 2D 和 3D 图形编程。