StanfordCS149
- 难度
- 见前置条件
- 形式
- 大学课程
- 语言
- 英文
- 规模
- 18 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 需要动手环境
第一次学这门课?先完成学前准备,把课程目录搭好。
每节课这样学
- 发提示词把下面的每课提示词发给 AI Agent,它会准备这一课的练习文件。
- 学官方课节打开对应课节学习,按提示从第一道练习做起;它不会替你写答案。
- 记进度学完让 AI Agent 在 progress.md 勾选,并把疑问整理到 questions.md。
每课提示词 · 每次学习前用
继续学习「Stanford CS149:Parallel Computing(2025 秋)」。课程目录是 stanford-cs149-fall25/(不知道完整路径就先问我)。 1. 读 progress.md,找到下一课;如果我指定了第几课,就准备那一课。 2. 打开这一课的官方页面和本地讲义,列出本课练习要用的工具、文件和样例数据。缺少的先告诉我,等我同意再安装或下载。 3. 在 lessons/ 对应的课节文件夹里准备好练习:exercises/ 里给每道题建一个文件,写上题号和题目原文链接,不写答案;已有文件保留,样例数据放到 data/。拿不到官方题目或起始代码时记录限制,不编造替代品。 4. 按 README 运行开课时生成的自检脚本或在线检查清单,并检查本课新增工具能否正常使用。 5. 告诉我:本课先读哪几节、从哪道练习开始、大约需要多久。我学完后,帮我在 progress.md 勾选并把问题整理到 questions.md。 边界: - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。 - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。 - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
课节共 18 节 · 官方顺序
- 01Why Parallelism? Why Efficiency?
- 02A Modern Multi-Core Processor (Part I)
- 03Modern Multi-Core Architecture (Part II) + ISPC Programming Abstractions
- 04Parallelizing Code: An Example Thought Process
- 05Program Optimization 1: Work Distribution and Scheduling
- 06Program Optimization 2: Locality and Communication
- 07GPU Architecture and CUDA Programming
- 08Data-Parallel Thinking
- 09Efficiently Evaluating DNNs on GPUs: Transformers and ConvNets
- 10Hardware Specialization
- 11Programming Systems for Specialized Hardware
- 12Mapping AI Applications to the Datacenter Computer
展开其余 6 节
- 13Domain-Specific Programming Systems and AI-Driven Performance Optimization
- 14Cache Coherence
- 15Implementing Synchronization + Memory Consistency
- 16Fine-Grained Locking and Lock-Free Programming
- 17Transactional Memory (Part I)
- 18Transactional Memory (Part II) + Ask Me Anything with Kunle and Kayvon
来源与使用须知
- 原始资源
- Stanford CS149 收录版本:2025 秋
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-10
版权与转载
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