Per i principianti:
* Corsi online:
* Coursera ed EDX: Cerca corsi sul "calcolo parallelo", "programmazione simultanea", "sistemi distribuiti" o "calcolo ad alte prestazioni". Molte università offrono corsi introduttivi su queste piattaforme. Cerca corsi che usano Python, C ++ o Java per esempi pratici.
* Udemy e altre piattaforme: Simile a Coursera ed EDX, questi offrono un'ampia varietà di corsi, spesso a vari prezzi.
* Tutorial e blog:
* Siti Web di produttori di hardware (Intel, AMD, Nvidia): Questi spesso hanno materiali introduttivi e documentazione sulle loro tecnologie di elaborazione parallela (ad es. CPU multi-core, GPU).
* Blog e articoli sui siti Web tecnologici (ARS Technica, IEEE Spectrum, ecc.): Questi siti spesso presentano articoli che spiegano concetti di elaborazione paralleli in modo accessibile. Cerca termini come "Programmazione parallela per principianti".
per studenti intermedi/avanzati:
* Documenti accademici e ricerca:
* biblioteca digitale ACM e IEEE XPlore: Questi sono vasti repository di documenti di ricerca sull'informatica parallela e su argomenti correlati. Puoi trovare algoritmi avanzati, analisi teoriche e ricerche all'avanguardia.
* Libri di testo (versioni o estratti online): Molte università forniscono l'accesso online ai materiali del loro corso, che potrebbero includere estratti o collegamenti a libri di testo pertinenti. Cerca "Libro di testo di elaborazione parallelo" per trovare le opzioni.
* Documentazione specializzata:
* MPI (interfaccia di passaggio del messaggio) Documentazione: Se sei interessato al cluster computing, la comprensione di MPI è essenziale. Il sito Web del forum MPI ha una documentazione dettagliata.
* Documentazione aperta: Questa è un'API per la programmazione parallela di memoria condivisa. Il comitato di revisione dell'architettura OpenMP fornisce documentazione e specifiche.
* Cuda (nvidia) documentazione: Per la programmazione GPU, dovrai imparare CUDA. Nvidia fornisce ampia documentazione e tutorial.
* Documentazione OpenCl: Un'altra API per la programmazione parallela su vari dispositivi (CPU, GPU). Il gruppo Khronos mantiene le specifiche.
Altre risorse utili:
* Wikipedia: Sebbene non sia una fonte primaria, Wikipedia fornisce una buona panoramica dei concetti di elaborazione paralleli e dei campi correlati.
* Overflow dello stack: Un ottimo posto per porre domande specifiche e trovare soluzioni a problemi comuni incontrati nella programmazione parallela.
Suggerimenti per la tua ricerca:
* Sii specifico: Invece di cercare solo "calcolo parallelo", prova a cercare aspetti specifici, come "algoritmi di smistamento paralleli", "programmazione parallela in Python" o "Calcolo parallelo GPU".
* Cerca esempi pratici: Il modo migliore per imparare è fare. Cerca tutorial che includono esempi di codice ed esercizi pratici.
* Inizia con un'area specifica: Il calcolo parallelo è un campo ampio. Concentrati su una particolare area che ti interessa (ad esempio sistemi distribuiti, programmazione GPU, programmazione multi-core) per evitare di essere sopraffatto.
Ricorda di controllare la data di qualsiasi risorsa che trovi; I progressi in questo campo sono rapidi. Buona fortuna!
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