Stanford CS149：Parallel Computing（2025 秋）

请帮我把「Stanford CS149：Parallel Computing（2025 秋）」的学习环境一次准备好，让我之后只需要按顺序学习和做练习。
开始前先问我：课程放在哪个目录（等我给出完整路径），确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。

课程入口：https://gfxcourses.stanford.edu/cs149/fall25/
我的系统：Windows。如果实际不符，先调整方案。
本次路线：Windows：在本机动手。只准备这条路线需要的工具；只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。
练习：5 个编程作业依次为 CPU 并行性能、Task Graph 调度、CUDA 圆形渲染、Trainium2 融合卷积池化、CUDA Kernel 优化；另有4次书面作业。源自官方课表，各 README 的平台与提交要求不同。
课节（官方顺序）：
1. Why Parallelism? Why Efficiency?：https://gfxcourses.stanford.edu/cs149/fall25/lecture/efficiency/
2. A Modern Multi-Core Processor (Part I)：https://gfxcourses.stanford.edu/cs149/fall25/lecture/multicore1/
3. Modern Multi-Core Architecture (Part II) + ISPC Programming Abstractions：https://gfxcourses.stanford.edu/cs149/fall25/lecture/multicore2/
4. Parallelizing Code: An Example Thought Process：https://gfxcourses.stanford.edu/cs149/fall25/lecture/thoughtprocess/
5. Program Optimization 1: Work Distribution and Scheduling：https://gfxcourses.stanford.edu/cs149/fall25/lecture/perfopt1/
6. Program Optimization 2: Locality and Communication：https://gfxcourses.stanford.edu/cs149/fall25/lecture/perfopt2/
7. GPU Architecture and CUDA Programming：https://gfxcourses.stanford.edu/cs149/fall25/lecture/gpuarch/
8. Data-Parallel Thinking：https://gfxcourses.stanford.edu/cs149/fall25/lecture/dataparallel/
9. Efficiently Evaluating DNNs on GPUs: Transformers and ConvNets：https://gfxcourses.stanford.edu/cs149/fall25/lecture/dnninference/
10. Hardware Specialization：https://gfxcourses.stanford.edu/cs149/fall25/lecture/accelerators/
11. Programming Systems for Specialized Hardware：https://gfxcourses.stanford.edu/cs149/fall25/lecture/proghardware/
12. Mapping AI Applications to the Datacenter Computer：https://gfxcourses.stanford.edu/cs149/fall25/lecture/aidatacenter/
13. Domain-Specific Programming Systems and AI-Driven Performance Optimization：https://gfxcourses.stanford.edu/cs149/fall25/lecture/aiperfoptimization/
14. Cache Coherence：https://gfxcourses.stanford.edu/cs149/fall25/lecture/cachecoherence/
15. Implementing Synchronization + Memory Consistency：https://gfxcourses.stanford.edu/cs149/fall25/lecture/sync_consistency/
16. Fine-Grained Locking and Lock-Free Programming：https://gfxcourses.stanford.edu/cs149/fall25/lecture/finegrainedsync/
17. Transactional Memory (Part I)：https://gfxcourses.stanford.edu/cs149/fall25/lecture/transactions/
18. Transactional Memory (Part II) + Ask Me Anything with Kunle and Kayvon：https://gfxcourses.stanford.edu/cs149/fall25/lecture/wrapup/

1. 环境
- 阅读使用浏览器。Assignment 1 正式环境为 Stanford myth 主机；有权限时使用 SSH，必要的图像显示工具按手册配置。
- 无 myth 权限时可在自己的 Linux 环境探索 C++/ISPC，但这不是已验证官方替代，不能保证 Gradescope 结果；CUDA/Trainium2 需另有硬件。
- 官方 asst1 README 允许个人电脑实验，但正式性能报告须使用 myth。GCC 13 编译 starter 若报 memset/exit 未声明，可临时 make CXX="g++ -m64 -include cstring -include cstdlib" 补入标准头文件；这是环境兼容修正，不填写作业。ISPC 使用官方 1.28.1，并按 Makefile 的 ISPC 变量指定课程内 bin/ispc；Program3 官方 Makefile 的并行生成规则在本机失败，改用 make -j1 后编译和运行通过。
- 安装前先列出要装的软件和命令，等我同意；已装好的直接复用。
2. 材料
- 课程讲座、编程与书面作业：只记录链接 https://gfxcourses.stanford.edu/cs149/fall25/（仅保存官方链接；未核定此材料的复制许可，不自动下载或镜像。）
- 官方 asst1：只记录链接 https://github.com/stanford-cs149/asst1（官方 README 明确提供克隆 starter 与个人电脑运行指引，可在个人学习目录验证；尚未确认普遍转载或修改发布许可，本站仅保留链接。正式性能评分要求 myth 机器。）
- 官方 asst2：只记录链接 https://github.com/stanford-cs149/asst2（仓库未核定开放复制许可；仅链接。硬件及账号要求以各作业 README 为准。）
- 官方 asst3：只记录链接 https://github.com/stanford-cs149/asst3（仓库未核定开放复制许可；仅链接。硬件及账号要求以各作业 README 为准。）
- 官方 asst4-trainium2：只记录链接 https://github.com/stanford-cs149/asst4-trainium2（仓库未核定开放复制许可；仅链接。硬件及账号要求以各作业 README 为准。）
- 官方 asst5-kernels：只记录链接 https://github.com/stanford-cs149/asst5-kernels（仓库未核定开放复制许可；仅链接。硬件及账号要求以各作业 README 为准。）
3. 目录（最外层放在我确认的位置）
stanford-cs149-fall25/
├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
├── progress.md      # 每课：读讲义 / 做练习 / 记笔记
├── questions.md     # 待解决的问题
├── check-env.ps1     # 环境自检，按 README 操作
├── data/            # 练习用到的样例数据
└── lessons/         # 每课一个文件夹：notes.md + exercises/
    ├── 01-lecture-01/
    ├── 02-lecture-02/
    ├── 03-lecture-03/
    ├── 04-lecture-04/
    ├── 05-lecture-05/
    ├── 06-lecture-06/
    ├── 07-lecture-07/
    ├── 08-lecture-08/
    ├── 09-lecture-09/
    ├── 10-lecture-10/
    ├── 11-lecture-11/
    ├── 12-lecture-12/
    ├── 13-lecture-13/
    ├── 14-lecture-14/
    ├── 15-lecture-15/
    ├── 16-lecture-16/
    ├── 17-lecture-17/
    └── 18-lecture-18/
- 每课文件夹里建 notes.md（顶部写本课官方链接）和 exercises/；课节文件夹名称与上面一致。
- 已有课程目录先检查并复用；不覆盖笔记、作业或 progress.md，不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布，不能代写讲义或虚构练习。
4. 自检
- 创建 check-env.ps1，逐项检查并记录“通过/未通过”：
- 在课程根目录运行；每项检查独立执行，进入子目录不能影响下一项。将下面检查转换为 PowerShell 命令，不使用 Bash 语法。
  - ispc --version  → Assignment 1 环境的 ISPC 与手册匹配（1.28.1）；仅阅读时跳过
  - make --version  → 编译工具可用；Windows 原生终端不因此被视为官方支持环境
  - 人工检查：检查 Assignment 1 能否在有权使用的 myth 上编译；后续 GPU/Trainium2 条件未满足时单独记录  → 能打开指定材料并核对标题；此项是人工检查，不是终端命令，也不代表课程练习已完成。
- 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目，按相应方式操作，不直接粘贴进 shell；脚本只包含当前系统可执行的命令。
- 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项；需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”，不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。
- 运行一次，把结果给我看；未通过的项目说明原因和修复办法。
5. 学习计划
- README.md：课程入口、课节清单（带链接）、每次学习怎么开始（使用“每课提示词”）。
- progress.md：每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。
6. 最后分三部分汇报：已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。

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。
如果你不能直接操作我的文件系统，请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。