Arvutiteaduse instituut
  1. Kursused
  2. 2021/22 sügis
  3. Paralleelarvutused (MTAT.08.020)
EN
Logi sisse

Paralleelarvutused 2021/22 sügis

  • Main Page
  • Lectures
  • Practicals
  • Links
  • Submit Homework

Lectures

MON 14:15, Delta 1022 (first lecture on 6 September)
& Zoom (log into courses to see link)

Course syllabus:

Lecture 1-9 slides (pdf)

  1. Introduction to parallel computing
  2. What is parallel computing
  3. Parallel computer architectures
  4. Analytical modelling of parallel algorithms
  5. Parallel Algorithm Design Principles
  6. Techniques for Load Balancing
  7. Domain Decomposition Method
  8. Computer Benchmarks
  9. Parallel programming models; General Purpose GPU Programming
    • GPGPU with OpenCL (pdf) by Mohammad Anagreh
  10. High-Performance Data Analytics (HPDA) - guest lecture by Feras Awaysheh
    • High-Performance Data Analytics (pdf)
  11. MapReduce distributed computing model
    • MapReduce model (pdf)
  12. Parallel data structures and Apache Spark
    • Parallel data structures and Apache Spark (pdf)
  13. Distributed DataFrames and Parallel Machine Learning
    • Parallel Spark dataframes (pdf)
  14. Parallel computing models for Graph processing
    • Parallel Graph Processing (pdf)
  15. Consultation for final exam
  • Arvutiteaduse instituut
  • Loodus- ja täppisteaduste valdkond
  • Tartu Ülikool
Tehniliste probleemide või küsimuste korral kirjuta:

Kursuse sisu ja korralduslike küsimustega pöörduge kursuse korraldajate poole.
Õppematerjalide varalised autoriõigused kuuluvad Tartu Ülikoolile. Õppematerjalide kasutamine on lubatud autoriõiguse seaduses ettenähtud teose vaba kasutamise eesmärkidel ja tingimustel. Õppematerjalide kasutamisel on kasutaja kohustatud viitama õppematerjalide autorile.
Õppematerjalide kasutamine muudel eesmärkidel on lubatud ainult Tartu Ülikooli eelneval kirjalikul nõusolekul.
Courses’i keskkonna kasutustingimused